Copina
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探索 AI 模型 84997
bertweet-base-emotion-analysis
finiteautomata`pysentimiento` is an open-source library for non-commercial use and scientific research purposes only. Please be aware that models are trained with third-party datasets and are subject to their respective licenses.
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finiteautomataRepository: https://github.com/finiteautomata/pysentimiento/ Model trained with SemEval 2017 corpus (around ~40k tweets). Base model is BERTweet, a RoBERTa model trained on English tweets. `pysentimiento` is an open-source library for non-commercial use and scientific research purposes only. Please be aware that models are trained with third-party datasets and are subject to their respective licenses.
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finiteautomata**NOTE: this model will be removed soon -- use pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis instead** Repository: https://github.com/finiteautomata/pysentimiento/ Model trained with TASS 2020 corpus (around ~5k tweets) of several dialects of Spanish. Base model is BETO, a BERT model trained in Spanish.
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查看详情 ↗This is the Investopedia embedding for finance application by the FinLang team. The model is trained using our open-sourced finance dataset from https://huggingface.co/datasets/FinLang/investopedia-embedding-dataset This is a finetuned embedding model on top of BAAI/bge-base-en-v1.5. It maps sentences & paragraphs to a 768 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search in RAG applications. This project is for research purposes only. Third-party datasets may be subject to additional terms and conditions under their associated licenses.
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查看详情 ↗FireRed-Image-Edit-1.0
FireRedTeam**FireRed-Image-Edit** is a general-purpose image editing model that delivers high-fidelity and consistent editing across a wide range of scenarios. - **Strong Editing Performance**: FireRed-Image-Edit delivers leading open-source results with accurate instruction following, high image quality, and consistent visual coherence. - **Native Editing Capability**: Built directly from text-to-image foundation model and endowed with editing capabilities. - **Text Style Preservation**: Maintains text styles with high fidelity, achieving performance comparable to closed-source solutions. - **Photo Restoration**: High-quality old photo restoration and enhancement. - **Multi-Image Editing**: Flexible editing of multiple images such as virtual try-on. - 2026.02.14: We released FireRed-Image-Edit-1.0 model weights. Check more details in the Model Zoo section. - 2026.02.10: We released the Technical Report of FireRed-Image-Edit-1.0.
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查看详情 ↗FireRed-Image-Edit-1.0-ComfyUI
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查看详情 ↗FireRed-Image-Edit-1.0-Lightning
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FireRedTeamWe introduce FireRed-Image-Edit-1.1, an upgrade to our general-purpose image editing foundation model. Building upon the capabilities presented in the FireRed-Image-Edit-1.0 Technical Report, version 1.1 significantly enhances identity consistency, multi-image conditioning, and domain-specialized editing performance, bringing the model closer to real-world creative production needs. FireRed-Image-Edit establishes a new state-of-the-art among open-source models on Imgedit, Gedit, and RedEdit, while surpassing our closed-source competitors in specific dimensions—a distinction further corroborated by human evaluations highlighting its superior prompt following and visual consistency.
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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。