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探索 AI 模型 84999
Qwen3.5-27B-Uncensored-RYS-Reasoner-GGUF
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查看详情 ↗llama-160m
JackFramThis is a LLaMA-like model with only 160M parameters trained on Wikipedia and part of the C4-en and C4-realnewslike datasets. The model is mainly developed as a base Small Speculative Model in the SpecInfer paper.
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查看详情 ↗llama-68m
JackFramThis is a LLaMA-like model with only 68M parameters trained on Wikipedia and part of the C4-en and C4-realnewslike datasets. The model is mainly developed as a base Small Speculative Model in the SpecInfer paper. > **Notes on Failed Tasks:** The `Arithmetic` and `SocialIQA` benchmarks failed during execution due to runtime pipeline incompatibilities, yielding no score. Total evaluation runtime was **44.74 minutes**.
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查看详情 ↗R3GE_Quen2.5_7B
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查看详情 ↗jailbreak-classifier
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查看详情 ↗codeguard-jev-style-1.5b
JackKozmo29**Local System One model for PR code-review triage. JEV-compatible typed verdicts, no API key required.** > *Drop-in local alternative to TypeSafe Jev for code-review pipelines. > Returns verdict, risk level, and flags per PR — swap the endpoint, keep the agent.* codeguard-jev-style-1.5b is a fine-tuned Qwen2.5-1.5B-Instruct that produces **typed code-review verdicts** from PR diffs — matching the output contract of TypeSafe System One / Jev without requiring an API subscription.
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查看详情 ↗depguard-jev-style-1.5b
JackKozmo29**Local System One model for dependency security review. JEV-compatible typed verdicts, no API key required.** > *Drop-in local alternative to TypeSafe Jev for supply-chain review pipelines. > Returns safe/caution/block per package update — swap the endpoint, keep the agent.* depguard-jev-style-1.5b is a fine-tuned Qwen2.5-1.5B-Instruct that produces **typed dependency security verdicts** — matching the output contract of TypeSafe System One / Jev for supply-chain review use cases.
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查看详情 ↗mailguard-jev-style-1.5b
JackKozmo29**Local System One model for enterprise inbox triage. JEV-compatible typed decisions, no API key required.** > *Drop-in local alternative to TypeSafe Jev for inbox triage pipelines. > Returns the same typed judgment schema — swap the endpoint, keep the agent.* mailguard-jev-style-1.5b is a fine-tuned Qwen2.5-1.5B-Instruct optimized to produce **typed triage judgments** over enterprise email — matching the output contract of TypeSafe System One / Jev without requiring an API subscription.
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查看详情 ↗sevclassifier-jev-style-1.5b
JackKozmo29**Local System One model for incident severity classification. JEV-compatible typed decisions, no API key required.** > *Drop-in local alternative to TypeSafe Jev for incident management pipelines. > Returns SEV1-4, escalation flag, and blast radius — swap the endpoint, keep the agent.* sevclassifier-jev-style-1.5b is a fine-tuned Qwen2.5-1.5B-Instruct that produces **typed incident severity classifications** — matching the output contract of TypeSafe System One / Jev for incident triage pipelines.
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查看详情 ↗lavida-llada-v1.0-instruct
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查看详情 ↗LaViDa-O-v1.0
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查看详情 ↗debug-moe-0.5B
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查看详情 ↗TinyStories
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查看详情 ↗TinyStoriesProject
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查看详情 ↗TinyStoriesTest
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查看详情 ↗DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B
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查看详情 ↗🔬 DeepSeek-V4-Pro Distillation 🧠 4B Parameters 📐 ~250K Math & STEM Samples ⚡ MTP-Q8 Evaluated 💡 What is DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B? DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B is a reasoning-focused fine-tune of Qwen3.5-4B , distilled from responses generated by DeepSeek-V4-Pro in Max Effect mode . It follows the same training pipeline and approximately 250,000-sample mathematics and STEM mixture used for the 9B release, while targeting a substantially smaller and more accessible deployment class. 🧩 Structured Reasoning Learns multi-step solution patterns and explicit problem decomposition from a strong teacher.
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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。