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84,999 款模型档案13202 家厂商 / 发布者45 个能力分类465 款有可比报价 · 30 款有公开评测

T文本生成 ▧图像生成 ▷视频生成 ⌘代码生成 ◖语音合成 ♫音乐生成 ⬡3D 建模 ▤文档分析

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探索 AI 模型 84999

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bosun-v3.1-1.7b

Hanno-Labs

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bosun-v3.1-1.7b-GGUF

Hanno-Labs

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dinghy-law-0.6b-v1

Hanno-Labs

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向量与相似度

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MOSS-TTSD-v0.7-GGUF

hans00

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trievo-bc5cdr-pubmedbert

hansaprem703

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Qwen-Flash-abliterated-Strata-GGUF

Hanselor

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exoscale-vllm-rce-poc-20260927

hanslupin

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exoscale-vllm-rce-poc-20261007

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yolov8-ppe-detection

Hansung-Cho

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layoutreader

hantian

A reading order prediction model. Turn bboxes extracted from PDF or detected by OCR into readable order. Please refer to Github for more details.

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gemma-4-E2B-it-RKLLM

HanzoHuang

Text generation, image questions, and short audio transcription on Rockchip RK3576 and RK3588, converted from google/gemma-4-E2B-it. **RK3576 preview:** image and audio requests work in the functional tests, but the vision encoder misses the numerical accuracy target. RK3576 W8A8 also fails one exact-recall check. See the measured results below before choosing this variant. RK3588 W8A8 passes the functional and encoder checks performed here. The new matched multimodal set is under **`v1.3.1/`**. Use the exact SoC for your board. Each variant needs its language file and vision encoder; add the audio encoder to enable speech input. The two RK3576 variants share the same encoders.

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Qwen2.5-1.5B-Instruct-RKLLM

HanzoHuang

Use the files for your board’s exact SoC. `w4a16` uses 4-bit weights and 16-bit activations; `w4a16_g128` adds a weight group size of 128. `w8a8` uses 8-bit weights and activations. File size below is download size, not total runtime RAM. With Docker installed on a matching Rockchip board, this example starts the **RK3576 w4a16** model and its API on port 8001: The image includes its model file. See rkllm-docker for API requests, other board variants, and configuration.

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Qwen2.5-3B-Instruct-RKLLM

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Qwen3.5-2B-RKLLM

HanzoHuang

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Qwen3.5-4B-RKLLM

HanzoHuang

Use the files for your board’s exact SoC. `w4a16` uses 4-bit weights and 16-bit activations; `w4a16_g128` adds a weight group size of 128. `w8a8` uses 8-bit weights and activations. File size below is download size, not total runtime RAM. For image input, also download the **vision encoder for the same SoC**. Keep the language model and vision encoder from this release together. With Docker installed on a matching Rockchip board, this example starts the **RK3576 w4a16_g128** model and its API on port 8001:

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VPP2

Haodong082399

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RobustOps-RL-4B

haohuiliang

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RobustOps-RL-4B-BF16

haohuiliang

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RobustOps-SFT-4B

haohuiliang

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lerobot-pi0-fractal

HaomingSong

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e5-omni-3B

Haon-Chen

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e5-omni-7B

Haon-Chen

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speed-embedding-7b-instruct

Haon-Chen

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向量与相似度

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Minimax_h3_fl2v_lightx2v_turbo_4to8step_v0.1-v1.0_768p_v4_step600_dareties_fro095_pruned

HAOOOOOOO51

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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。