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68,284 款模型档案10869 家厂商 / 发布者45 个能力分类464 款有可比报价 · 30 款有公开评测

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DISCOVER & COMPARE

探索 AI 模型 1

厂商输入输出许可

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KPF-bert-ner

KPF

한국언론진흥재단이 개발한 kpf-BERT 모델을 기반으로 NER(Named Entity Recognition) task를 수행할 수 있는 kpf-BERT-ner 모델을 설계 및 개발한다. NER은 이름을 가진 객체를 인식하는 것을 의미한다. 한국정보통신기술협회가 제공하는 정보통신용어사전에 따르면 NER은 다음과 같다. “NER은 미리 정의해둔 사람, 회사, 장소, 시간, 단위 등에 해당하는 단어(개체명)를 문서에서 인식하여 추출 분류하는 기법. 추출된 개체명은 인명(person), 지명(location), 기관명(organization), 시간(time) 등으로 분류된다. 개체명 인식은 정보 추출을 목적으로 시작되어 자연어 처리, 정보 검색 등에 사용된다.” 실무적으로 표현하면 ‘문자열을 입력으로 받아 단어별로 해당하는 태그를 출력하게 하는 multi-class 분류 작업’이다. 본 과제에서는 kpf-BERT-ner 모델을 설계 및 개발하고 언론 기사를 학습하여 150개 클래스를 분류한다. 한국언론진흥재단이 개발한 kpf-BERT를 기반으로 classification layer를 추가하여 kpf-BERT-ner 모델을 개발한다. BERT는 대량의 데이터를 사전학습에 사용한다. kpf-BERT는 신문기사에 특화된 BERT 모델로 언론, 방송 매체에 강인한 모델이다. BERT 모델의 학습을 위해서는 문장에서 토큰을 추출하는 과정이 필요하다. 이는 kpf-BERT에서 제공하는 토크나이저를 사용한다. kpf-BERT 토크나이저는 문장을 토큰화해서 전체 문장벡터를 만든다. 이후 문장의 시작과 끝 그 외 몇가지 특수 토큰을 추가한다. 이 과정에서 문장별로 구별하는 세그먼트 토큰, 각 토큰의 위치를 표시하는 포지션 토큰 등을 생성한다.

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文本分析

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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。

每月输入 Token 10 M每月输出 Token 2 M1 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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KPF-bert-ner

暂未找到匹配模型

好模型，也要算好成本。

读懂模型，再做选择

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