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apertus

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bamba

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deepseek-v4

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deepseek-v4.1-flash-1017

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dory-1.0

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falcon-h1

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gemma-3

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gemma-4-dense

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This tiny model is intended for debugging. It is randomly initialized using the configuration adapted from google/gemma-4-31B-it.

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gemma-4-moe

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This tiny model is intended for debugging. It is randomly initialized using the configuration adapted from google/gemma-4-26B-A4B-it.

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gemma-4-e

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glm-4

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glm-4.7-flash

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glm-4-moe

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This tiny model is for debugging. It is randomly initialized with the config adapted from zai-org/GLM-4.5. Note: The `transformers` implementation does not have multi-token prediction (MTP) support. So you might see some "weights not loaded" warnings. This is expected.

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glm-4v

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gpt-oss

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gpt-oss-bf16

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gpt-oss-mxfp4

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granite-moe-hybrid

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kimi-k3

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lfm2

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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。

每月输入 Token 10 M每月输出 Token 2 M1 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。