gemma-4-e2b-it-gguf
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗DISCOVER & COMPARE
探索 AI 模型 84999
gudio
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 音频
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗holo-gguf
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本 · 图像→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗iris-3b-gguf
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗krea-2-gguf
gguf-orgnote: feel free to test nvfp4 and mxfp4 on `gguf` node and/or `gguf-desktop` ⚽🐖 *btw, you could make all the other quant types yourself with `Quant` tab from `gguf-desktop` and test it one by one; enjoy your long weekend
译文排队中 · 当前显示来源原文
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗lens-gguf
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗ltx2.3-gguf
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗ltx2-gguf
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗mageflow-gguf
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗ming-image-gguf
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗moss-image-gguf
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗pig-clip
gguf-orgsince LLM in diffusion model basically serves as text encoder, which means its primary goal/function is delivering a prompt to the generator precisely, no talk, no deep reasoning, no long response, make it as simple as possible simply replace `--t5xxl t5xxl.gguf` with `--llm pig_clip-nvfp4.gguf --llm-adapter pig_t5_adapter-f16.gguf`
译文排队中 · 当前显示来源原文
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗quant-type
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗qwen-image-2.1-gguf
gguf-orgable to use pig-clip and adapter as text encoder for fast speed or low vram alternative; optional: mmproj for image edit; tune the parameters for effect/details (see the first example below) for running in comfyui, please see the demo above/below (model + encoder + vae; get workflow json or workflow-edit json) *tested with a basic 4050 laptop version gpu with 6GB vram, if you run it with a higher tier card, probably shorten the time to couple seconds but the gap still obvious
译文排队中 · 当前显示来源原文
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗sd3.5-large-gguf
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
输入 文本→ 输出 图像
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗t2sql-gguf
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗tensor-bank
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗vibevoice-gguf
gguf-org基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
输入 文本→ 输出 音频
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗z-image-gguf
gguf-org- drag **pig** to > `./ComfyUI/models/vae` - drag **qwen3-4b** to > `./ComfyUI/models/text_encoders` - compatible with this, this, this, this, etc. (but 🐷 reversible, opt anyone you like) - drag **z-image** to > `./ComfyUI/models/diffusion_models` - run it with `gguf-connector`; simply execute the command below in console/terminal > >GGUF file(s) available. Select which one to use: > >1. z-image-turbo-q3_k_s.gguf >2. z-image-turbo-iq4_nl.gguf >3. z-image-turbo-iq4_xs.gguf > >Enter your choice (1 to 3): _ > - opt a `gguf` file in your current directory to interact with; nothing else
译文排队中 · 当前显示来源原文
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗Qwen3.5-2B-GGUF
gguf基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗Qwen3.5-4B-GGUF
gguf基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗Qwen3.5-9B-GGUF
gguf基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗Qwen3.8-27B-GGUF
gguf基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
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
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。
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。