Gemma-4-12B-StyleTune
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查看详情 ↗DISCOVER & COMPARE
探索 AI 模型 84999
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查看详情 ↗MergeMonster
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查看详情 ↗MythoMax 13B
grypheOne of the highest performing and most popular fine-tunes of Llama 2 13B, with rich descriptions and roleplay. #merge
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查看详情 ↗Various-Quants
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查看详情 ↗iLLaDA-8B-Base
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查看详情 ↗iLLaDA-8B-Instruct
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查看详情 ↗LLaDA-1.5
GSAI-MLWe introduce LLaDA 1.5, a competitive large diffusion language model, trained by variance-reduced preference optimization (VRPO), as presented in the paper LLaDA 1.5: Variance-Reduced Preference Optimization for Large Language Diffusion Models. Compared with LLaDA-8B-Instruct, LLaDA 1.5 achieves better performance on a wide range of tasks, including Math, Code, and Alignment tasks.
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查看详情 ↗LLaDA-8B-Base
GSAI-MLWe introduce LLaDA, a diffusion model with an unprecedented 8B scale, trained entirely from scratch, rivaling LLaMA3 8B in performance.
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查看详情 ↗LLaDA-8B-Instruct
GSAI-MLWe introduce LLaDA, a diffusion model with an unprecedented 8B scale, trained entirely from scratch, rivaling LLaMA3 8B in performance.
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查看详情 ↗LLaDA-V
GSAI-ML--- **Update (March 2026):** We are excited to introduce LLaDA-o, the latest model in the LLaDA series. As an effective and length-adaptive omni diffusion model for unified multimodal understanding and generation, LLaDA-o extends the LLaDA line to broader multimodal settings, supporting visual understanding, text-to-image generation, and instruction-based image editing. For more details, please check out the paper and code. --- We introduce LLaDA-V, a competitive diffusion-based vision-language model that outperforms other diffusion MLLMs. It was presented in the paper LLaDA-V: Large Language Diffusion Models with Visual Instruction Tuning.
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查看详情 ↗ReFusion
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查看详情 ↗ViGoRL-7b-Spatial
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查看详情 ↗biobert-nli
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查看详情 ↗opus-mt-tc-en-pl
gsarti**Update: The model is currently not functional. Please refer to the original checkpoint in the Tatoeba repository for a working version** *This model was obtained by running the script convert_marian_to_pytorch.py with the flag `-m eng-pol`. The original models were trained by J�rg Tiedemann using the MarianNMT library. See all available `MarianMTModel` models on the profile of the Helsinki NLP group.*
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查看详情 ↗Qwen3.8-27B-Coder390
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查看详情 ↗Counterfeit-V2.0
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查看详情 ↗Counterfeit-V2.5
gsdfV2.5 has been updated for ease of use as anime-style model. I use this embedding for negative prompts. https://huggingface.co/datasets/gsdf/EasyNegative
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查看详情 ↗CounterfeitXL
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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。