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探索 AI 模型 84999
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HarveenchadhaFine-tuned on Multilingual Pretrained Model CLSRIL-23. The original fairseq checkpoint is present here. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. **Note: The result from this model is without a language model so you may witness a higher WER in some cases.** This model was trained on 4200 hours of Hindi Labelled Data. The labelled data is not present in public domain as of now.
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HarveenchadhaFine-tuned on Multilingual Pretrained Model CLSRIL-23. The original fairseq checkpoint is present here. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. **Note: The result from this model is without a language model so you may witness a higher WER in some cases.**
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查看详情 ↗vakyansh-wav2vec2-tamil-tam-250
HarveenchadhaFine-tuned on Multilingual Pretrained Model CLSRIL-23. The original fairseq checkpoint is present here. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. **Note: The result from this model is without a language model so you may witness a higher WER in some cases.** This model was trained on 4200 hours of Hindi Labelled Data. The labelled data is not present in public domain as of now.
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查看详情 ↗ams_non_ams_classifier
Harvinder6766This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations. Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).
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查看详情 ↗news_sentiment_sentence_v1
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查看详情 ↗second-eye
harvinderbhullar> **Research prototype, not a medical device.** Not validated for clinical use. Do not use it to > diagnose or treat anyone. A small trainable image **state head** for CLM (Contrastive Language Models). Frozen `nvidia/C-RADIOv2-H` image features (the vision tower of NVIDIA Nemotron Nano 2 VL) go through this head into CLM's 512-d action space. There they are scored by `scale · cos` against CLM's frozen **action tower** (Qwen3-8B last-token pooling + the released CLM-v0.1-8B action head) embedding the answer options: Code, training and evaluation: https://github.com/HarvinderBhullar/second-eye/tree/hackathon (see `docs/VISION.md`).
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查看详情 ↗PaddleOCR-VL-1.6-Bangla
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查看详情 ↗mahjong-models
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查看详情 ↗bert-stock-sentiment-v1
hasnain43This is a BERT-based model fine-tuned on a dataset of stock market news headlines to perform **sentiment analysis**. The labels are: The model is intended for **financial news and headlines**, especially useful for trading, sentiment scoring, or market analysis pipelines. tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hasnain43/bert-stock-sentiment-v1") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("hasnain43/bert-stock-sentiment-v1") model.eval()
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查看详情 ↗hassanblend1.4
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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。