Anima-2.9B
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探索 AI 模型 84999
SinhalaLM-V.0.0.1
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查看详情 ↗dslim-bert-base-NER-ov-fp32
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查看详情 ↗gpt2-ov
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查看详情 ↗t5-small-ov
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查看详情 ↗NoveltyAdapt-policies
helenlu94Paths in this model repository match paths relative to `learning/policies/` in the code repository. The top-level domains are `coffee_box`, `coffee_drawer`, `kitchen`, and `nut_assembly`; the original task, algorithm, training configuration, and seed subfolders are preserved. Only model checkpoint ZIP files are included: `final_model.zip`, `best_model.zip`, and `recent_model.zip`. Training/evaluation logs, replay buffers, and executor files are not included.
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查看详情 ↗helix-mRNA
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查看详情 ↗mamba2-mRNA
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查看详情 ↗english-sarcasm-detector
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查看详情 ↗TURNA_GGUF
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查看详情 ↗GLM-5.3-Flash-Uncensored-AWQ
hell0ksThe abliterated (refusal-removed) build of Z.ai's GLM-5.3-Flash — baked directly into the official block-FP8 checkpoint, byte-for-byte drop-in for the original > The **abliterated** (refusal-removed) build of `zai-org/GLM-5.3-Flash` > — a **320B / 18B-active** Mixture-of-Experts model with hybrid linear + sparse attention, > 4-wide **Manifold-Constrained Hyper-Connections**, a native **vision + video** tower, an **MTP** > speculative head, and a **1M-token** context. > > The refusal direction is baked **directly into the official block-FP8 shards** — same format, same > shard layout, same `model.safetensors.index.json`. Every tensor matches the base checkpoint in > name, dtype and shape, so this is a **drop-in replacement** for `zai-org/GLM-5.3-Flash` in any > stack that already serves it. > > **On the `-FP8` name:** block-FP8 *is* the format Z.ai ships GLM-5.3-Flash in — the suffix names the > checkpoint's own precision, not a quantization step we applied. There is no upstream BF16 release to > derive from, so this is the full-precision source as published. This model has had its **safety alignment substantially removed** via *abliteration* (orthogonalizing the refusal direction out of the residual stream). As a direct consequence:
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查看详情 ↗ja-ko-vn-12b-v2-gguf
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查看详情 ↗ja-ko-vn-7b-v1-gguf
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查看详情 ↗chatgpt-detector-roberta
Hello-SimpleAIThis model is trained on **the mix of full-text and splitted sentences** of `answer`s from Hello-SimpleAI/HC3. More details refer to arxiv: 2301.07597 and Gtihub project Hello-SimpleAI/chatgpt-comparison-detection. The base checkpoint is roberta-base. We train it with all Hello-SimpleAI/HC3 data (without held-out) for 1 epoch.
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查看详情 ↗chatgpt-detector-roberta-chinese
Hello-SimpleAIThis model is trained on **the mix of full-text and splitted sentences** of `answer`s from Hello-SimpleAI/HC3-Chinese. More details refer to arxiv: 2301.07597 and Gtihub project Hello-SimpleAI/chatgpt-comparison-detection. The base checkpoint is hfl/chinese-roberta-wwm-ext. We train it with all Hello-SimpleAI/HC3-Chinese data (without held-out) for 2 epochs.
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查看详情 ↗tiny-base-300m
helloboy91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 ↗ot-distill-qwen3-4b-derisk-v1
helloelwin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 ↗Kimi-K3-REAP-512GB-GGUF
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查看详情 ↗GTA1-7B
HelloKKMe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
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。