Wan2.1-I2V-14B-480P
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探索 AI 模型 84999
Wan2.1-T2V-14B
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查看详情 ↗rubaistt_v2_medium
islomovClassic Whisper medium model fine-tuned for Uzbek language. The dataset included of diverse audio: publicly available podcasts, Tashkent dialect podcasts, news, google fleurs, USC and Common Voice 17. Data quality was mixed with 50% human transcribed and 50% pseudo-transcribed using Gemini 2.5 Pro. Difference between v1 is that v2 is fully open-sourced. Due to some conflicts with data partners, v1 was removed, and the 500-hour dataset was excluded. Instead, new and different datasets were included—all of which will be open-sourced. Training scripts will also be open-sourced. The entire process will be fully repeatable. Special attention was given to Tashkent dialect audio materials, resulting in strong performance on this dialect. Future versions will include other regional dialects to improve overall coverage.
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查看详情 ↗modernbert-ner-conll2003
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查看详情 ↗MiniMax-H3
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查看详情 ↗This model is a fine-tuned version of microsoft/deberta-v3-base on the ai4privacy/pii-masking-200k dataset. This model has been finetuned on the World's largest open source privacy dataset. The purpose of the trained models is to remove personally identifiable information (PII) from text, especially in the context of AI assistants and LLMs.
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查看详情 ↗This model is a fine-tuned version of distilbert-base-german-cased on the German subset of pii-masking-200k dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.0821 - Overall Precision: 0.9086 - Overall Recall: 0.9379 - Overall F1: 0.9230 - Overall Accuracy: 0.9679 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 5e-05 - train_batch_size: 8 - eval_batch_size: 8 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - lr_scheduler_warmup_ratio: 0.2 - num_epochs: 5
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查看详情 ↗distilbert_finetuned_ai4privacy
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查看详情 ↗This model is a fine-tuned version of distilbert-base-uncased on the English Subset of ai4privacy/pii-masking-200k dataset. The purpose of the trained models is to remove personally identifiable information (PII) from text, especially in the context of AI assistants and LLMs. The example texts have 54 PII classes (types of sensitive data), targeting 229 discussion subjects / use cases split across business, education, psychology and legal fields, and 5 interactions styles (e.g. casual conversation, formal document, emails etc...).
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查看详情 ↗TinyMixtral-4x248M-MoE
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查看详情 ↗deepseek-vl2-tiny
Isotr0pyIntroducing DeepSeek-VL2, an advanced series of large Mixture-of-Experts (MoE) Vision-Language Models that significantly improves upon its predecessor, DeepSeek-VL. DeepSeek-VL2 demonstrates superior capabilities across various tasks, including but not limited to visual question answering, optical character recognition, document/table/chart understanding, and visual grounding. Our model series is composed of three variants: DeepSeek-VL2-Tiny, DeepSeek-VL2-Small and DeepSeek-VL2, with 1.0B, 2.8B and 4.5B activated parameters respectively. DeepSeek-VL2 achieves competitive or state-of-the-art performance with similar or fewer activated parameters compared to existing open-source dense and MoE-based models. Zhiyu Wu*, Xiaokang Chen*, Zizheng Pan*, Xingchao Liu*, Wen Liu**, Damai Dai, Huazuo Gao, Yiyang Ma, Chengyue Wu, Bingxuan Wang, Zhenda Xie, Yu Wu, Kai Hu, Jiawei Wang, Yaofeng Sun, Yukun Li, Yishi Piao, Kang Guan, Aixin Liu, Xin Xie, Yuxiang You, Kai Dong, Xingkai Yu, Haowei Zhang, Liang Zhao, Yisong Wang, Chong Ruan*** (* Equal Contribution, ** Project Lead, *** Corresponding author) On the basis of `Python >= 3.8` environment, install the necessary dependencies by running the following command:
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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。