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--- library_name: segmentation-models-pytorch license: other pipeline_tag: image-classification tags: - segmentation-models-pytorch - image-classification - pytorch - efficientnet languages: - python --- This repository contains the `imagenet` pre-trained weights for the `efficientnet-b0` model used as encoder in the segmentation-models-pytorch library.

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--- library_name: segmentation-models-pytorch license: other pipeline_tag: image-classification tags: - segmentation-models-pytorch - image-classification - pytorch - efficientnet languages: - python --- This repository contains the `imagenet` pre-trained weights for the `efficientnet-b3` model used as encoder in the segmentation-models-pytorch library.

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--- library_name: segmentation-models-pytorch license: other pipeline_tag: image-classification tags: - segmentation-models-pytorch - image-classification - pytorch - efficientnet languages: - python --- This repository contains the `imagenet` pre-trained weights for the `efficientnet-b4` model used as encoder in the segmentation-models-pytorch library.

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--- library_name: segmentation-models-pytorch license: other pipeline_tag: image-classification tags: - segmentation-models-pytorch - image-classification - pytorch - mit languages: - python --- This repository contains the `imagenet` pre-trained weights for the `mit_b1` model used as encoder in the segmentation-models-pytorch library. - Github: https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch - Docs: https://smp.readthedocs.io/en/latest/ - Original weights URL: https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch/releases/download/v0.0.2/mit_b1.pth

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--- library_name: segmentation-models-pytorch license: other pipeline_tag: image-classification tags: - segmentation-models-pytorch - image-classification - pytorch - mit languages: - python --- This repository contains the `imagenet` pre-trained weights for the `mit_b2` model used as encoder in the segmentation-models-pytorch library.

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--- library_name: segmentation-models-pytorch license: other pipeline_tag: image-classification tags: - segmentation-models-pytorch - image-classification - pytorch - mit languages: - python --- This repository contains the `imagenet` pre-trained weights for the `mit_b3` model used as encoder in the segmentation-models-pytorch library.

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--- library_name: segmentation-models-pytorch license: other pipeline_tag: image-classification tags: - segmentation-models-pytorch - image-classification - pytorch - mobilenet languages: - python --- This repository contains the `imagenet` pre-trained weights for the `mobilenet_v2` model used as encoder in the segmentation-models-pytorch library.

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--- library_name: segmentation-models-pytorch license: other pipeline_tag: image-classification tags: - segmentation-models-pytorch - image-classification - pytorch - resnet languages: - python --- This repository contains the `imagenet` pre-trained weights for the `resnet152` model used as encoder in the segmentation-models-pytorch library.

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--- library_name: segmentation-models-pytorch license: other pipeline_tag: image-classification tags: - segmentation-models-pytorch - image-classification - pytorch - resnet languages: - python --- This repository contains the `imagenet` pre-trained weights for the `resnet18` model used as encoder in the segmentation-models-pytorch library. - Github: https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch - Docs: https://smp.readthedocs.io/en/latest/ - Original weights URL: https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth

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--- library_name: segmentation-models-pytorch license: other pipeline_tag: image-classification tags: - segmentation-models-pytorch - image-classification - pytorch - resnet languages: - python --- This repository contains the `imagenet` pre-trained weights for the `resnet34` model used as encoder in the segmentation-models-pytorch library. - Github: https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch - Docs: https://smp.readthedocs.io/en/latest/ - Original weights URL: https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth

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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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