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gte-reranker-modernbert-base

Alibaba-NLP

We are excited to introduce the `gte-modernbert` series of models, which are built upon the latest modernBERT pre-trained encoder-only foundation models. The `gte-modernbert` series models include both text embedding models and rerank models. The `gte-modernbert` models demonstrates competitive performance in several text embedding and text retrieval evaluation tasks when compared to similar-scale models from the current open-source community. This includes assessments such as **MTEB**, **LoCO**, and **COIR** evaluation. - Developed by: Tongyi Lab, Alibaba Group - Model Type: Text reranker - Primary Language: English - Model Size: 149M - Max Input Length: 8192 tokens

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GVE-3B

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new-impl

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OmniSearch-Qwen-VL-Chat-en

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qwen2-impl

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Simulation_LLM_google_14B_V1

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Simulation_LLM_google_3B_V2

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Simulation_LLM_google_7B_V1

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Simulation_LLM_wiki_14B_V2

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Simulation_LLM_wiki_3B_V2

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Simulation_LLM_wiki_7B_V2

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Tongyi-DeepResearch-30B-A3B

Alibaba-NLP

We present **Tongyi DeepResearch**, an agentic large language model featuring 30 billion total parameters, with only 3 billion activated per token. Developed by Tongyi Lab, the model is specifically designed for **long-horizon, deep information-seeking** tasks. Tongyi-DeepResearch demonstrates state-of-the-art performance across a range of agentic search benchmarks, including Humanity's Last Exam, BrowserComp, BrowserComp-ZH, WebWalkerQA, GAIA, xbench-DeepSearch and FRAMES. You can download the model then run the inference scipts in https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch.

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UEmbed-2B

Alibaba-NLP

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UEmbed-4B

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WebDancer-32B

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You can download the model then run the inference scipts in https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent.

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WebSailor

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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。

每月输入 Token 10 M每月输出 Token 2 M1 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。

MODEL HANDBOOK

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。