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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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**Model Name:** MEL (Modelo de Español Legal) **Model Type:** Encoder-only Transformer **Language:** Spanish **Domain:** Legal Texts **Paper:** Link to paper MEL is a transformer-based language model designed specifically for processing and understanding Spanish legal texts. Built upon **XLM-RoBERTa-large**, it is further pre-trained on a **large corpus of legal documents**, including the **Boletín Oficial del Estado (BOE), parliamentary transcripts, court rulings, and other legislative texts**. MEL significantly improves the performance of legal NLP tasks, such as **legal text classification** and **named entity recognition (NER)**. MEL is trained on a **curated corpus** of **5.52 million legal texts (~92.7GB)** sourced from: - **BOE (Boletín Oficial del Estado)** - **Parliamentary records** - **Court rulings** - **Legal statutes**
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Piiranha (cc-by-nc-nd-4.0 license) is trained to **detect 17 types** of Personally Identifiable Information (PII) across six languages. It successfully **catches 98.27% of PII** tokens, with an overall classification **accuracy of 99.44%**. Piiranha is especially accurate at detecting passwords, emails (100%), phone numbers, and usernames. Performance on PII vs. Non PII classification task: - **Precision: 98.48%** (98.48% of tokens classified as PII are actually PII) - **Recall: 98.27%** (correctly identifies 98.27% of PII tokens) - **Specificity: 99.84%** (correctly identifies 99.84% of Non PII tokens) Piiranha was trained on H100 GPUs generously sponsored by the Akash Network
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🤗 Space | 🌐 Github | 📜 MiVOLO Paper (2023) 📜 MiVOLO Paper (2024) We introduce state-of-the-art multi-input transformer for age and gender estimation. + Resolution: Width and height of face/body crops must be `384px` + Precision: FP32 / FP16 + `mivolo` library
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This model is a fine-tuned version of **YOLOv8x** specialized in detecting two specific classes: **Face** and **Person**. It has been trained on a large-scale proprietary dataset consisting of approximately 150,000 images. The high capacity of the YOLOv8x architecture combined with a diverse proprietary dataset ensures high accuracy and robustness in various scenarios. You can load the model using the Hugging Face transformers library by enabling custom code execution.
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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。