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探索 AI 模型 5

为你发现值得关注的模型

flux-3-image-klein

drawthingsai

FLUX 3 Image Klein is a 5.6B open weights model for text-to-image generation and image editing. It takes a prompt and up to 10 reference images and returns one image. Text-to-image, single-reference edits and multi-reference compositions run through the same model, with Qwen3-VL-4B-Instruct as the text encoder. This repository holds the distilled checkpoint for generation and image editing. For fine-tuning, LoRA training and research, use FLUX 3 Image Klein Base. Inference code, prompt upsampling and the bounding box format: black-forest-labs/flux-3-image-klein on GitHub.

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MOSS-Image-SFT

drawthingsai

MOSS-Image-SFT is a supervised fine-tuned text-to-image model in the **MOSS-Image** family from OpenMOSS, derived from MOSS-Image-Base. It uses the same architecture and inference pipeline, supporting natural-language prompts, tag sequences, and JSON layouts for controlling text placement and object arrangement. Use Python 3.10 or later and an NVIDIA GPU with CUDA support. Install a PyTorch 2.9 or later build compatible with your CUDA environment, then install: The model and custom pipeline code are downloaded and cached automatically. You can also pass a complete local model directory to `from_pretrained`. The transformer and text encoder use bfloat16; the VAE and initial noise use float32. The bundled VAE uses the FLUX.2 small decoder.

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Qwen-Image-2.1

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Qwen3.8-27B-GGUF

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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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