Cosmos-Predict2.5-2B
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探索 AI 模型 1050
Cosmos-Reason1-7B
NVIDIANVIDIA Cosmos Reason – an open, customizable, 7B-parameter reasoning vision language model (VLM) for physical AI and robotics - enables robots and vision AI agents to reason like humans, using prior knowledge, physics understanding and common sense to understand and act in the real world. This model understands space, time, and fundamental physics, and can serve as a planning model to reason what steps an embodied agent might take next. Cosmos Reason excels at navigating the long tail of diverse scenarios of the physical world with spatial-temporal understanding. Cosmos Reason is post-trained with physical common sense and embodied reasoning data with supervised fine-tuning and reinforcement learning. It uses chain-of-thought reasoning capabilities to understand world dynamics without human annotations. Given a video/image and a text prompt, the model first converts the video/image into tokens using a vision encoder and a special translator called a projector. These video tokens are combined with the text prompt and fed into the core model, which uses a mix of LLM modules and techniques. This enables the model to think step-by-step and provide detailed, logical responses.
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查看详情 ↗**Cosmos-Tokenize1** is a suite of visual tokenizers for images and videos that delivers various compression rates while maintaining high reconstruction quality. Cosmos Tokenizer can serve as an effective and efficient building block in both diffusion-based and autoregressive models for image and video generation. This model is ready for commercial use. Our tokenizers come in two types: **Continuous** (C) and **Discrete** (D), each with **Image** (I) and **Video** (V) variants: * Continuous tokenizers encode visual data into continuous latent embeddings, as shown in latent diffusion models like Stable Diffusion. These embeddings are suitable for models that generate data by sampling from continuous distributions. * Discrete tokenizers encode visual data into discrete latent codes, mapping them into quantized indices, as seen in autoregressive transformers such as VideoPoet. This discretization is required for models that generate data by optimizing the cross-entropy loss, such as the GPT models. **Model**: Cosmos-Tokenize1-CV8x8x8-360p, a continuous video tokenizer with 8x temporal compression, and 8x8 spatial compression rate.
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查看详情 ↗Cosmos-Tokenizer-Surg
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查看详情 ↗Cosmos-Transfer-LidarGen
NVIDIACosmos-Transfer-LidarGen generates LiDAR point cloud range maps from multi-view RGB images, enabling 3-view RGB image to LiDAR point cloud generation that bridges the gap between visual perception and 3D spatial understanding. This model takes multi-view RGB images as input and generates corresponding LiDAR range maps with spatial correspondence. Cosmos LidarGen was developed by NVIDIA as a part of the Cosmos foundation model family. This model is released under the NVIDIA Open Model License. For a custom license, please contact cosmos-license@nvidia.com. Research related to autonomous driving; enabling users to generate LiDAR point clouds from multi-view RGB images for 3D spatial understanding and perception tasks.
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查看详情 ↗Cosmos-Transfer1-7B
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查看详情 ↗Cosmos-Transfer2.5-2B
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查看详情 ↗Cosmos3-Edge
NVIDIA**Model Collection** | **Code** | **White Paper** | **Website** Cosmos3 is a collection of Omnimodal world models capable of generating dynamic, high-quality video, image, audio, and action commands from combinations of text, image, video, and action trajectory inputs. It serves as a foundational building block for a broad range of Physical AI applications and research spanning world understanding, world generation, simulation, and embodied policy learning. > **Update — August 25, 2026:** The Cosmos3-Edge generator checkpoint, runtime defaults, usage examples, and benchmark results have been updated. Users pulling from `main` should refresh their local snapshot. See the update announcement for compatibility and reproducibility details.
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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
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。