Holo4-27B
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探索 AI 模型 84999
Holo4-27B-FP8
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Hcompany> [!IMPORTANT] > *Holo4* family: > > - Holo4-27B: Qwen3.8 dense architecture. BF16, FP8, NVFP4, and Q4 GGUF [current]. > - Holo4-35B-A3B: Qwen3.6 MoE architecture. BF16, FP8, NVFP4, and Q4 GGUF. > - Holotron4-30B-A3B: NemotronH Nano Omni architecture. BF16 and FP8. *Holo4*-27B-GGUF is a vision-language model (VLM) for Computer Use, built on Qwen3.8-27B and developed by H Company. Used with the hai-agents harness, it can send screenshots and tool results to the model, then execute its requested clicks, typing, code, and tool calls. Parameters 27B dense Maximum context length in config 262,144 tokens Model type Visual Language Model (VLM) Architecture Qwen3.8 dense Interfaces Graphical interface, code, and tool calls Target environments Web, desktop, and mobile
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查看详情 ↗NeoMME-260M
HcompanyNeoMME is an efficient Multilingual and Multimodal-native foundational Encoder. Text tokens and raw image patches pass through one shared Transformer encoder. NeoMME does not use a separately pretrained vision encoder or a causal language model. NeoMME-260M is a pretrained encoder backbone and cannot be used on its own for a downstream task. It returns contextual token representations, so users should fine-tune a task-specific head for retrieval, classification, extraction, or another downstream task. For document retrieval, use NeoMME-260M-Retriever. Parameters 263M Vocabulary 131,072 tokens Context length 16,384 tokens Hidden size 1,024 Image patches 32 × 32 pixels, up to 2,048 pixels on the longest side (default)
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查看详情 ↗NeoMME-260M-Retriever-ST-late
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查看详情 ↗NeoMME-800M-Retriever
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Hearmeman**Free ComfyUI workflows, Runpod templates, and guides:** 👉 hearmemanai.com A mirror of the MiniMax-H3 LoRAs published on CivitAI. CivitAI-matched files have identical SHA-256 checksums (listed below). CivitAI carries the sample videos, the version history and the comment threads; this repository exists so the weights can be pulled with a plain `resolve` URL, without an account. One **anatomy** adapter teaches H3 what a body part looks like. One **action** adapter teaches it what a body does. They are single-concept and they stack, so put them under whatever character or scene LoRA you are already running.
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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。