DISCOVER & COMPARE
探索 AI 模型 2
为你发现值得关注的模型 Gemma 12B FABLE CODER Addition gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1.gguf - Python coder Agent text gemma4.block_count = 48 text Input text ↓ Layer 1 ↓ Layer 2 ↓ ... ↓ Layer 48 ↓ Output probabilities text Token Score ---------------- "cat" 0.60 "dog" 0.25 "bird" 0.10 "banana" 0.05 text cat 95% dog 4% bird 1% text cat 60% dog 25% bird 10% banana 5% text cat 35% dog 28% bird 22% banana 15% text general.sampling.top_k = 64 general.sampling.top_p = 0.95 general.sampling.temp = 1.0 text Q6_K text Q2_K = very small, lower quality Q3_K Q4_K Q5_K Q6_K ← very high quality Q8_0 F16 = full precision text F16 ≈ 24 GB Q8 ≈ 13 GB Q6_K ≈ 10 GB Q5_K ≈ 8 GB Q4_K ≈ 7 GB text context_length = 262144 text attention.head_count = 16 key_length = 512 value_length = 512 text 48 Layers ┌──────────────┐ │ Layer 1 │ → 16 attention heads │ Layer 2 │ → 16 attention heads │ Layer 3 │ → 16 attention heads │ ... │ │ Layer 48 │ → 16 attention heads └──────────────┘
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
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
输入 文本 · 图像→ 输出 文本
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。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
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。
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。
