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Agents-A1-4bit

mlx-community

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The Model mlx-community/all-MiniLM-L6-v2-4bit was converted to MLX format from sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 using mlx-lm version **0.0.3**.

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AREX-2-5bit

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AREX-2-6bit

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bge-m3-mlx-fp16

mlx-community

BGE-M3 is a versatile embedding model capable of: - Dense retrieval - Sparse retrieval - Multi-vector (ColBERT) retrieval Tested on macOS with Apple Silicon: - Successfully generates 1024-dimensional embeddings - Supports multilingual text (English, Chinese, Japanese, Korean, etc.) - Compatible with oMLX embedding endpoint This model was converted from the original BAAI/bge-m3 using: - mlx-embeddings conversion tool - FP16 precision for balanced size and quality

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Breeze-TTS-2-mlx

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**Unofficial and unaffiliated** MLX port of the BreezeBlue/Breeze-TTS-2 model, unquantized bf16 variant. > [!IMPORTANT] > Derived from Breeze TTS 2 by BreezeBlue and licensed for research and non-commercial use only. See License.

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chandra-ocr-2-oQ8

mlx-community

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chatterbox-4bit

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chatterbox-8bit

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This is Chatterbox Multilingual V3, converted to MLX format from ResembleAI/chatterbox using mlx-audio version **0.4.7**. **Note:** This model requires the S3Tokenizer weights from mlx-community/S3TokenizerV2, which will be downloaded automatically.

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This model was converted to MLX format from `ResembleAI/chatterbox-turbo` using mlx-audio version **0.2.8**. Refer to the original model card for more details on the model. Chatterbox supports expressive event tags that can be inserted directly into your text to add natural vocal expressions:

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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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