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找到适合你的 AI 模型。

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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84,739 款模型档案13041 家厂商 / 发布者45 个能力分类465 款有可比报价 · 30 款有公开评测
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探索 AI 模型 1

为你发现值得关注的模型

DeepHat is a model series that can be used for offensive and defensive cybersecurity. Access at Deephat.ai or go to Kindo.ai to create agents. DeepHat is a finetune of Qwen2.5-Coder-7B, and inherits the following features: - Type: Causal Language Models - Training Stage: Pretraining & Post-training - Architecture: transformers with RoPE, SwiGLU, RMSNorm, and Attention QKV bias - Number of Parameters: 7.61B - Number of Paramaters (Non-Embedding): 6.53B - Number of Layers: 28 - Number of Attention Heads (GQA): 28 for Q and 4 for KV - Context Length: Full 131,072 tokens - Please refer to this section for detailed instructions on how to deploy Qwen2.5 for handling long texts. Here provides a code snippet with `apply_chat_template` to show you how to load the tokenizer and model and how to generate contents.

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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
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COST EXPLORER

好模型,也要算好成本。

费用分析

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

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

选型与常见问题
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。

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