AI NEWS.ccAI正在发生 未来正在更新
♡ 我的收藏 0
AI NEWS · 模型情报站发现能力边界，让每一次选择更有依据 ↗基础档案先收录 · 缺失资料持续补齐
THE AI MODEL DIRECTORY 模型探索，从这里开始

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。

热门探索
84,991 款模型档案13202 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
T文本生成▧图像生成▷视频生成⌘代码生成◖语音合成♫音乐生成⬡3D 建模▤文档分析
DISCOVER & COMPARE

探索 AI 模型 9

为你发现值得关注的模型

Inkling-MXFP4

lightseekorg

基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

基础资料已收录 · 缺失资料后续补充

文本生成
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
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

kimi-k2.5-eagle3

lightseekorg

基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

kimi-k2.6-eagle3-mla is an Eagle3 MTP draft model with MLA (Multi-Latent Attention) for accelerating inference of Kimi-K2.6, trained with TorchSpec — an online speculative decoding training framework that runs FSDP training and inference concurrently. If you find this draft model useful, please give our project TorchSpec a star on GitHub. Compared with an MHA draft model, the MLA variant is a better fit for Kimi-K2.6 deployment: - Uses less KV cache, which reduces serving memory pressure. - Matches Kimi-K2.6's MLA architecture, so it fits more naturally into the inference engine's KV-cache handling under different serving scenarios such as PD-Disaggregation.

译文排队中 · 当前显示来源原文

文本生成
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
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

kimi-k3-dflash2

lightseekorg

Draft model for speculative decoding on `moonshotai/Kimi-K3`, served with TokenSpeed (`--speculative-algorithm DFLASH`). Acceptance length `acc_len = 1 + accepted/steps` at 7 speculative proposals, served with TokenSpeed DFLASH on two GB300 nodes (8 GPUs, TP8), MLA target and drafter. Target is `moonshotai/Kimi-K3` with the serving flags shown at the bottom of this card. Production sampling only: `temperature=1.0`, `top_p=0.95`, reasoning effort `max`, no `top_k`. RULER multi-key needle retrieval over natural-text paragraphs, with only the input length varying. `retrieval` is exact match on the needle value, recorded so that acceptance cannot be credited to a model that has stopped reading its context.

译文排队中 · 当前显示来源原文

分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗
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。

AI NEWS · 从信息到选择

资讯看趋势，工具提效率，模型筑可能。

探索 AI 资讯 ↗发现 AI 工具 ↗