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Anima-FP8

Bedovyy

To use torch.compile on FP8/MXFP8 models, set to `max-autotune-no-cudagraphs` mode and dynamic to `false`. Tested on - RTX5090 (400W), ComfyUI(commit id `c96fcdd`) with `--fast` option, torch2.12.0+cu130 - Generates 832x1216, 30steps, cfg 5.0, er_sde, simple

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Anima-GGUF

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Anima-INT8

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ComfyUI has native INT8 support as of commit 1a510f0, but it currently rejects the `int8_rowwise` format and offers no real speedup over BF16. I have updated (int8rowwise](anima-base-v1.0-int8rowwise.safetensors) model for ComfyUI native support. If you need better quality (but slower), please use the int8convrot model. - ComfyUI commit 264b003 - ComfyUI-INT8-Fast commit 7ff676c - use `--fast fp16_accumulation fp8_matrix_mult cublas_ops --use-sage-attention --disable-dynamic-vram` options - Tested on 18/05/26 > Δ it/s = (INT8 − BF16) / BF16 × 100 · Δ Time = (BF16 − INT8) / BF16 × 100 · positive = INT8 faster

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1. Download https://github.com/bedovyy/comfy-dit-quantizer 2. activate python environment from ComfyUI. 3. `quantize.py configs/qwen-image-edit-2511.json uncalibrated.safetensors` 4. `add_input_scale.py calibs/qwen-image-edit-2511.json uncalibrated.safetensors `

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1 M = 100万トークン・米ドル
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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選び方とよくある質問
API料金はどう比較しますか？+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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