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探索 AI 模型 84999
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查看详情 ↗MagicPrompt-Stable-Diffusion
GustavostaThis is a model from the MagicPrompt series of models, which are GPT-2 models intended to generate prompt texts for imaging AIs, in this case: Stable Diffusion. This model was trained with 150,000 steps and a set of about 80,000 data filtered and extracted from the image finder for Stable Diffusion: "Lexica.art". It was a little difficult to extract the data, since the search engine still doesn't have a public API without being protected by cloudflare, but if you want to take a look at the original dataset, you can have a look here: datasets/Gustavosta/Stable-Diffusion-Prompts. If you want to test the model with a demo, you can go to: "spaces/Gustavosta/MagicPrompt-Stable-Diffusion".
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查看详情 ↗bart-base-finetuned-xsum
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查看详情 ↗bart-base-vn-ehealth
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查看详情 ↗Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated
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查看详情 ↗qwen3-0.6b-gguf
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查看详情 ↗Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on ml (Malayalam) using the Indic TTS Malayalam Speech Corpus (via Kaggle), Openslr Malayalam Speech Corpus, SMC Malayalam Speech Corpus and IIIT-H Indic Speech Databases. The notebooks used to train model are available here. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. The model can be evaluated as follows on the test data of combined custom dataset. For more details on dataset preparation, check the notebooks mentioned at the end of this file. A combined dataset was created using Indic TTS Malayalam Speech Corpus (via Kaggle), Openslr Malayalam Speech Corpus, SMC Malayalam Speech Corpus and IIIT-H Indic Speech Databases. The datasets were downloaded and was converted to HF Dataset format using this notebook
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查看详情 ↗chronicle-narrator-gguf
GWsuryaYTChronicle Narrator is a lightweight RPG-focused narrative model designed for immersive storytelling, persistent memory systems, and autonomous world simulation. * AI RPG games * Persistent AI companions * Narrative agents * Fantasy storytelling * Autonomous world simulation * Agentic memory experiments * Narrative flow * Atmospheric prose * Long-term consistency * Memory-aware storytelling * JSON reliability
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查看详情 ↗oss-jev-qwen05-decision
gyanbhambhani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。
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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。