Borealis
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探索 AI 模型 30
Borealis-5b-it
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查看详情 ↗kolibri-vikhr-mistral-0427
VikhrmodelsThis is an instruction following model (based on Vikhr Base) optimized for Russian language. It was trained using kolibrify via curriculum learning on a multitude of instruction datasets. The model uses ChatML template. It was trained to be sensitive to the system prompt, experiment with it. Primary uses: information retrieval, classification, semantic analysis, translation (en-ru), etc. Currently in pre-alpha.
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查看详情 ↗QVikhr-3-8B-Instruction
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查看详情 ↗salt-116k
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查看详情 ↗Vikhr-7B-instruct_0.3
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查看详情 ↗Vikhr-Gemma-2B-instruct
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VikhrmodelsМощная инструктивная модель на основе Gemma 2 2B, обученная на русскоязычном датасете GrandMaster-PRO-MAX.
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查看详情 ↗Vikhr-Llama3.1-8B-Instruct-R-21-09-24
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查看详情 ↗Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24
Vikhrmodels**Vikhr-Nemo** - это наша флагманская унимодальная LLM (Large Language Model) представляющая из себя улучшенную версию mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 командой **VikhrModels**, адаптированную преимущественно для русского и английского языков. Для ее обучения мы использовали несколько этапов включающих в себя **SFT** и **SMPO** - нашу собственную вариацию DPO, подробнее читайте в секции *"Как эта модель создавалась"*. Модель оптимизированна для различных вариантов использования, включая ризонинг, суммаризацию, код, roleplay, поддержание диалога. Vikhr-Nemo обладает возможностью многоязычной генерации, и высокопроизводительными возможностями RAG. Модель иммет лучшие оценки среди прочих на наших инструктивных и RAG бенчарках и, поэтому, мы верим, что в некоторых задачах (например, RAG) может быть не хуже gpt-4o-mini от OpenAI. Весь использованный код для обучения доступен в нашем репозитории effective_llm_alignment на GitHub, а основные датасеты доступны в нашем профиле на HF.
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查看详情 ↗Vikhr-Qwen-2.5-0.5b-Instruct
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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。