CantoneseLLM-v2.0-30B-A3B-Thinking
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从语言到影像,从开源到 API。读懂模型能力、比较真实成本,
为你的下一个想法,找到合适的智能引擎。
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This is `bge-m3-onnx-o4` weights of the original `BAAI/bge-m3`. Why is this model cool? - [x] Multi-Functionality: It can simultaneously perform the three common retrieval functionalities of embedding model: dense retrieval, multi-vector retrieval, and sparse retrieval. - [x] Multi-Linguality: It can support more than **100** working languages. - [x] Multi-Granularity: It is able to process inputs of different granularities, spanning from short sentences to long documents of up to **8192** tokens. 1. **Download** the checkpoint: For some reason you cannot directly load from this online version (you will get an exception). Please download this repo as below:
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ParsBERT is a monolingual language model based on Google’s BERT architecture with the same configurations as BERT-Base. All the models (downstream tasks) are uncased and trained with whole word masking. (coming soon stay tuned) This model is pre-trained on a large Persian corpus with various writing styles from numerous subjects (e.g., scientific, novels, news) with more than 2M documents. A large subset of this corpus was crawled manually.
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We reconstructed the vocabulary and fine-tuned the ParsBERT v1.1 on the new Persian corpora in order to provide some functionalities for using ParsBERT in other scopes! Please follow the ParsBERT repo for the latest information about previous and current models. ParsBERT is a monolingual language model based on Google’s BERT architecture. This model is pre-trained on large Persian corpora with various writing styles from numerous subjects (e.g., scientific, novels, news) with more than `3.9M` documents, `73M` sentences, and `1.3B` words. You can use the raw model for either masked language modeling or next sentence prediction, but it's mostly intended to be fine-tuned on a downstream task. See the model hub to look for fine-tuned versions on a task that interests you.
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The new version of BERT v3.0 for Persian is available today and can tackle the zero-width non-joiner character for Persian writing. Also, the model was trained on new multi-types corpora with a new set of vocabulary. ParsBERT is a monolingual language model based on Google’s BERT architecture. This model is pre-trained on large Persian corpora with various writing styles from numerous subjects (e.g., scientific, novels, news).
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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。
调整月度 Token 用量,直观比较不同模型的预估 API 开支。
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。
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。
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。
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。