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探索 AI 模型 84999
NVFP4 quantization using llm-compressor v0.8.2.dev28+g0f346cf7 (and transformers v4.57.1) based the officiel NVFP4 example script for Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct. As of v0.13.0, special execution configuration is not needed anymore. You can simply launch it this way: The v0.13.0 is fixed because it has been tested on our side, feel free to try with newer version of vLLM when they came out.
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查看详情 ↗tiny-llama-ultra-compact
IgnaciohhhhggfgjfrffdLa muestra completa se omite para ahorrar espacio. Longitud: `300` caracteres. Huella SHA256: `f7291e1c4f8bd374e29cd6307789fe437ce3dae7a67a40a9cfffcfa76bb1e0be`. Ejecuta `python Xd.py` con las dependencias indicadas para volver a entrenar y subir los artefactos automáticamente.
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查看详情 ↗Qwen3.5-2B-multiharness-RL-GGUF
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查看详情 ↗GGUF quantizations of igorls/gemma-4-12B-it-heretic, a fully-automatic decensored ("abliterated") version of google/gemma-4-12B-it produced with Heretic. The decensored model has **0/100 genuine refusals** on harmful prompts at a KL divergence of only **0.0284** from the original model — censorship removed with minimal loss of capability. Gemma-4 is a hybrid **thinking** model, and the abliteration targets the direct (non-thinking) response — which is also Gemma-4's own default. **For roleplay, creative writing, and the most reliable uncensored output, run with thinking disabled.** In thinking mode the model produces good output too, but the chain of thought consumes the token budget and can leave the final answer truncated.
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查看详情 ↗segformer-b5-loveda
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查看详情 ↗AnE-LID
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查看详情 ↗Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL-AWQ-MTP-mlx
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查看详情 ↗Qwen3.8-27B-UD-Q6_K_XL-AWQ-MTP-mlx
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查看详情 ↗This is an uncensored version of Qwen/Qwen3.8-27B created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers to know more about it). This is a crude, proof-of-concept implementation to remove refusals from an LLM model without using TransformerLens. The newly added **Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-Swift** series come from ukisai/Swift-1.5-Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF. Only layers **22 to 52 (0-based indexing)** have been ablated, while the other layers remain unablated. It may come with a small disclaimer warning. This is just a test/validation. The newly added **Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-Ternary** series come from prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf. Only layers **22 to 52 (0-based indexing)** have been ablated, while the other layers remain unablated. It may come with a small disclaimer warning. The size after conversion may differ from the original GGUF (Some of the weights are converted from PTQ1 to Q2_K or Q3_K.). This is just a test/validation.
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查看详情 ↗This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-300m on the GOOGLE/FLEURS - PS_AF dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.9162 - Wer: 51.59 - Cer: 19.72 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 7.5e-07 - train_batch_size: 16 - eval_batch_size: 16 - seed: 42 - gradient_accumulation_steps: 2 - total_train_batch_size: 32 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - lr_scheduler_warmup_steps: 1000 - training_steps: 6000 - mixed_precision_training: Native AMP - Transformers 4.26.0.dev0 - Pytorch 1.13.1+cu117 - Datasets 2.7.1.dev0 - Tokenizers 0.13.2
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查看详情 ↗malama-aira-trilingual-9b
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查看详情 ↗MaliciousModel
IHasFarms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
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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。