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探索 AI 模型 84997
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查看详情 ↗wmt19-de-en
facebookPretrained weights were left identical to the original model released by fairseq. For more details, please, see the paper. The score is slightly below the score reported by `fairseq`, since `transformers`` currently doesn't support: - model ensemble, therefore the best performing checkpoint was ported (``model4.pt``). - re-ranking note: fairseq reports using a beam of 50, so you should get a slightly higher score if re-run with `--num_beams 50`.
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facebookPretrained weights were left identical to the original model released by fairseq. For more details, please, see the paper. The score is slightly below the score reported by `fairseq`, since `transformers`` currently doesn't support: - model ensemble, therefore the best performing checkpoint was ported (``model4.pt``). - re-ranking note: fairseq reports using a beam of 50, so you should get a slightly higher score if re-run with `--num_beams 50`.
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查看详情 ↗wmt19-en-ru
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查看详情 ↗wmt19-ru-en
facebookThis is a ported version of fairseq wmt19 transformer for ru-en. For more details, please see, Facebook FAIR's WMT19 News Translation Task Submission. * wmt19-en-ru * wmt19-ru-en * wmt19-en-de * wmt19-de-en
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查看详情 ↗wmt21-dense-24-wide-en-x
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查看详情 ↗xglm-1.7B
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查看详情 ↗xglm-564M
facebookXGLM-564M is a multilingual autoregressive language model (with 564 million parameters) trained on a balanced corpus of a diverse set of 30 languages totaling 500 billion sub-tokens. It was introduced in the paper Few-shot Learning with Multilingual Language Models by Xi Victoria Lin\*, Todor Mihaylov, Mikel Artetxe, Tianlu Wang, Shuohui Chen, Daniel Simig, Myle Ott, Naman Goyal, Shruti Bhosale, Jingfei Du, Ramakanth Pasunuru, Sam Shleifer, Punit Singh Koura, Vishrav Chaudhary, Brian O'Horo, Jeff Wang, Luke Zettlemoyer, Zornitsa Kozareva, Mona Diab, Veselin Stoyanov, Xian Li\* (\*Equal Contribution). The original implementation was released in this repository. For intended usage of the model, please refer to the model card released by the XGLM-564M development team. The following snippet shows how to evaluate our models (GPT-3 style, zero-shot) on the Choice of Plausible Alternatives (COPA) task, using examples in English, Chinese and Hindi.
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查看详情 ↗xlm-roberta-xl
facebookXLM-RoBERTa-XL model pre-trained on 2.5TB of filtered CommonCrawl data containing 100 languages. It was introduced in the paper Larger-Scale Transformers for Multilingual Masked Language Modeling by Naman Goyal, Jingfei Du, Myle Ott, Giri Anantharaman, Alexis Conneau and first released in this repository. Disclaimer: The team releasing XLM-RoBERTa-XL did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. XLM-RoBERTa-XL is a extra large multilingual version of RoBERTa. It is pre-trained on 2.5TB of filtered CommonCrawl data containing 100 languages.
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查看详情 ↗暂未找到匹配模型
可以调整厂商、分类或输入输出条件；新模型正持续收录。
COST EXPLORER
好模型，也要算好成本。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
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使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。
MODEL HANDBOOK
读懂模型，再做选择
API 价格应该怎么比较？+
先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。
开放权重，就代表可以免费商用吗？+
不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。
排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+
榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。