breastcancer-ultrasound-ViT
ITSheep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。
输入 图像→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗DISCOVER & COMPARE
探索 AI 模型 84999
Auro-110M
ItsnotAilabs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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗GHOST-2.7B
ItsnotAilabs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。
输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗HIM-3B
ItsnotAilabs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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗Spark-X2.5-4B-Heretic-GGUF
ItsOkayNow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。
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗sawyer-0.5b
itsrishub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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗Scar-8B-GGUF
ItzRustam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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗mms-tts-tachebdant-504
iukocha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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗DeepSeek-V4.1-Flash-DS4-IQ2
ivanfioravanti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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗Qwen3.8-Flash-Next-DS4-IQ2
ivanfioravanti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。
输入 文本 · 图像→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗Qwen3.8-Flash-Next-DS4-Q4
ivanfioravantiDS4 quantization of Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, built from the official BF16 checkpoint at revision `de4b8e4d43b917e7706784d8bb445c9af86a3540` with an importance-matrix calibrated Q4_K routed-expert recipe. The current release is the **qwen4exp-schema** structure: standard llama.cpp GGUF tensor naming that the DS4 engine (Metal graph) loads directly, with the 51B-value PLE n-gram table kept in the external sidecar so it never has to be memory-resident. The main GGUF includes the 48 trunk layers and one **embedded MTP block**. This is the only model version distributed here: use the same file for ordinary decoding or enable speculative decoding with `--mtp`. The external PLE table is required in both cases.
译文排队中 · 当前显示来源原文
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗Qwen3.8-27B-AWQ-INT4-Q4_0-GGUF
IvanKrastevAdventics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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本 · 图像→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗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。
输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗llm-course-hw1
ivanz24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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗genderage2
ivensamdh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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 图像→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗Ivme-Conversate-v3-Base
IvmeLabs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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗bioBIT
IVN-RIN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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗pyannote-segmentation-3.0
ivrit-ai--- tags: - pyannote - pyannote-audio - pyannote-audio-model - audio - voice - speech - speaker - speaker-diarization - speaker-change-detection - speaker-segmentation - voice-activity-detection - overlapped-speech-detection - resegmentation license: mit inference: false
译文排队中 · 当前显示来源原文
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗pyannote-speaker-diarization-3.1
ivrit-aiThis model is a fork of pyannote/speaker-diarization-3.1. Read the original model page for all details, including citation format.
译文排队中 · 当前显示来源原文
输入 音频→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗whisper-large-v3
ivrit-aiLanguage detection capability of this model has been degraded during training - it is intended for mostly-hebrew audio transcription. Language token should be explicitly set to Hebrew. Additionally, the tanslation task was not trained and also degraded. This model would not be able to translate in any reasonable capacity. Please follow the original model card for usage details - replacing with this model name. You can also fine other weight formats ad quantizations on the ivrit ai HF page.
译文排队中 · 当前显示来源原文
输入 音频→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗whisper-large-v3-ct2
ivrit-aiThis is a Ctranslate2 (Faster Whisper) weight format of the ivrit-ai/whisper-large-v3 Please follow the Faster Whisper usage details here and use this model name.
译文排队中 · 当前显示来源原文
输入 音频→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗whisper-large-v3-turbo
ivrit-aiThis model is a Hebrew finetune (continued training) of the OpenAI Whisper Large v3 Turbo model. - **Developed by:** ivrit-ai - **Language(s) (NLP):** Hebrew - **License:** Apache-2.0 - **Finetuned from model** openai/whisper-large-v3-turbo - **Training Date** Apr 2025 Language detection capability of this model has been degraded during training - it is intended for mostly-hebrew audio transcription. Language token should be explicitly set to Hebrew.
译文排队中 · 当前显示来源原文
输入 音频→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗whisper-large-v3-turbo-ct2
ivrit-aiThis is ivrit.ai's faster-whisper model, based on the ivrit-ai/whisper-large-v3-turbo Whisper model. Training data includes 295 hours of volunteer-transcribed speech from the ivrit-ai/crowd-transcribe-v5 dataset, as well as 93 hours of professional transcribed speech from other sources.
译文排队中 · 当前显示来源原文
输入 音频→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗whisper-large-v3-turbo-onnx
ivrit-ai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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
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。