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Helsinki-NLP* source group: English * target group: Arabic * OPUS readme: eng-ara * model: transformer * source language(s): eng * target language(s): acm afb apc apc_Latn ara ara_Latn arq arq_Latn ary arz * model: transformer * pre-processing: normalization + SentencePiece (spm32k,spm32k) * a sentence initial language token is required in the form of `>>id<<` (id = valid target language ID) * download original weights: opus-2020-07-03.zip * test set translations: opus-2020-07-03.test.txt * test set scores: opus-2020-07-03.eval.txt - opus_readme_url: https://github.com/Helsinki-NLP/Tatoeba-Challenge/tree/master/models/eng-ara/README.md
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Helsinki-NLP* source group: English * target group: Azerbaijani * OPUS readme: eng-aze * model: transformer-align * source language(s): eng * target language(s): aze_Latn * model: transformer-align * pre-processing: normalization + SentencePiece (spm12k,spm12k) * download original weights: opus-2020-06-16.zip * test set translations: opus-2020-06-16.test.txt * test set scores: opus-2020-06-16.eval.txt - opus_readme_url: https://github.com/Helsinki-NLP/Tatoeba-Challenge/tree/master/models/eng-aze/README.md
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Helsinki-NLP- Model Details - Uses - Risks, Limitations and Biases - Training - Evaluation - Citation Information - How to Get Started With the Model **Model Description:** - **Developed by:** Language Technology Research Group at the University of Helsinki - **Model Type:** Translation - **Language(s):** - Source Language: English - Target Language: German - **License:** CC-BY-4.0 - **Resources for more information:** - GitHub Repo **CONTENT WARNING: Readers should be aware this section contains content that is disturbing, offensive, and can propagate historical and current stereotypes.**
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Helsinki-NLP* source group: English * target group: Spanish * OPUS readme: eng-spa * model: transformer * source language(s): eng * target language(s): spa * model: transformer * pre-processing: normalization + SentencePiece (spm32k,spm32k) * download original weights: opus-2020-08-18.zip * test set translations: opus-2020-08-18.test.txt * test set scores: opus-2020-08-18.eval.txt - opus_readme_url: https://github.com/Helsinki-NLP/Tatoeba-Challenge/tree/master/models/eng-spa/README.md
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Helsinki-NLP* source languages: en * target languages: fr * OPUS readme: en-fr * dataset: opus * model: transformer-align * pre-processing: normalization + SentencePiece * download original weights: opus-2020-02-26.zip * test set translations: opus-2020-02-26.test.txt * test set scores: opus-2020-02-26.eval.txt
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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。