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探索 AI 模型 84853
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alexliapThis is a quantized version of Qwen/Qwen3-Embedding-8B using **NVFP4** (NVIDIA FP4) quantization via llmcompressor. The Qwen3 Embedding model series is the latest proprietary model of the Qwen family, specifically designed for text embedding and ranking tasks. Building upon the dense foundational models of the Qwen3 series, it provides a comprehensive range of text embeddings and reranking models in various sizes (0.6B, 4B, and 8B). This series inherits the exceptional multilingual capabilities, long-text understanding, and reasoning skills of its foundational model. The Qwen3 Embedding series represents significant advancements in multiple text embedding and ranking tasks, including text retrieval, code retrieval, text classification, text clustering, and bitext mining. **Exceptional Versatility**: The embedding model has achieved state-of-the-art performance across a wide range of downstream application evaluations. The 8B size embedding model ranks **No.1** in the MTEB multilingual leaderboard (as of June 5, 2025, score **70.58**), while the reranking model excels in various text retrieval scenarios.
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alexrzem**File:** `dev/3D_&_Craft_-_3D_Animal_Characters_-_Flux.1_D_-_leimaxiu252537.safetensors` **Link:** dev/3D_&_Craft_-_3D_Animal_Characters_-_Flux.1_D_-_leimaxiu252537.safetensors **Description:** 3D animal characters are virtual animal images created using digital technologies such as 3D modeling, rendering, and animation, and are widely used in fields like animation, games, film and televisio
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alexwkleungGGUF conversions of `mlx-community/Hy-MT2-7B-Abliterated-bf16`, an abliterated build of Tencent's `Hy-MT2-7B` translation model. The abliteration existed only in MLX format, which means Apple Silicon and `mlx_lm` only. Every abliterated Hy-MT2 GGUF published so far is the **1.8B**; every abliterated **7B** was MLX-only. > **Modification notice** (Apache-2.0 §4(b)). These files are quantized GGUF conversions of an > abliterated derivative of `tencent/Hy-MT2-7B` — the refusal-direction ablation was performed by > mlx-community, the format > conversion here. **Neither Tencent nor the ablation author produced, endorsed, or reviewed this > repo**, and its behavior is not theirs.
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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。