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greko

geolazagr

Greko is a friendly AI assistant that runs entirely offline on your phone: nothing you type leaves the device, unless you turn on web search. It can see photos, read your documents, and make Word and Excel files. Greko 2.1 is Greko 2 with much better Greek. **New to Greko? Follow the step-by-step install guide (English and Greek), which shows each Android prompt and what to tap.** The GSM8K and ARC-Easy differences between Greko 2 and 2.1 are within noise (±9 and ±4 points at these sample sizes).

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视觉问答
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StreetCLIP

geolocal

StreetCLIP is a robust foundation model for open-domain image geolocalization and other geographic and climate-related tasks. Trained on an original dataset of 1.1 million street-level urban and rural geo-tagged images, it achieves state-of-the-art performance on multiple open-domain image geolocalization benchmarks in zero-shot, outperforming supervised models trained on millions of images. StreetCLIP is a model pretrained by deriving image captions synthetically from image class labels using a domain-specific caption template. This allows StreetCLIP to transfer its generalized zero-shot learning capabilities to a specific domain (i.e. the domain of image geolocalization). StreetCLIP builds on the OpenAI's pretrained large version of CLIP ViT, using 14x14 pixel patches and images with a 336 pixel side length.

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llm-course-hw1

Georgii-hse

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This LoRA is in pre-alpha stage. It will be a good flux/hidream/chroma LoRA but i need time to do my best. Many checkpoints there are overtrained/broken. I will try to fix that. I am currently experimenting on how to deal with distillation and other hyperparameters. It looks very problematic, even dev2pro is not a solution here. For now it seem that I need to use far bigger rank than 16 or 32. You can find dataset for this lora here: https://huggingface.co/datasets/GeorgyGUF/adidas-tracksuit-with-three-stripes-part1 I will improve this dataset too. You can follow me for updates, I will update this repo everyday and I think it will be renamed too.

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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

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

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。

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读懂模型，再做选择

选型与常见问题
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。

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