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从语言到影像，从开源到 API。读懂模型能力、比较真实成本，
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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

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DISCOVER & COMPARE

探索 AI 模型 2

厂商输入输出许可

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Pi3

yyfz233

$\\pi^3$ reconstructs visual geometry without a fixed reference view, achieving robust, state-of-the-art performance. We introduce $\\pi^3$ (Pi-Cubed), a novel feed-forward neural network that revolutionizes visual geometry reconstruction by **eliminating the need for a fixed reference view**. Traditional methods, which rely on a designated reference frame, are often prone to instability and failure if the reference is suboptimal. In contrast, $\\pi^3$ employs a fully **permutation-equivariant** architecture. This allows it to directly predict affine-invariant camera poses and scale-invariant local point maps from an unordered set of images, breaking free from the constraints of a reference frame. This design makes our model inherently **robust to input ordering** and **highly scalable**.

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价格待核验多模态与渠道费用须分别核对

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Pi3X

yyfz233

This repository contains the weights for **Pi3X**, an enhanced version of the $\pi^3$ model introduced in the paper $\pi^3$: Permutation-Equivariant Visual Geometry Learning. $\pi^3$ is a feed-forward neural network for visual geometry reconstruction that eliminates the need for a fixed reference view. It employs a fully permutation-equivariant architecture to predict affine-invariant camera poses and scale-invariant local point maps from an unordered set of images, making it robust to input ordering and achieving state-of-the-art performance. - **Project Page:** yyfz.github.io/pi3/ - **GitHub Repository:** github.com/yyfz/Pi3 - **Demo:** Hugging Face Space

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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。

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探索 AI 模型 2

Pi3

Pi3X

暂未找到匹配模型

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