AI NEWS.ccAIが動く、未来が変わる
♡ 保存済み 0
AI NEWS・モデル情報能力を知り、根拠ある選択を。 ↗基本情報を先に収録・詳細を随時追加
THE AI MODEL DIRECTORY ここからモデルを探す

あなたに合う AIモデルを。

言語から画像、オープンウェイトからAPIまで。能力と実際の費用を比較。
次のアイデアに合うAIを見つけましょう。

人気の検索
84,997 件のモデル13202 社の提供元・公開者45 件の機能分類465件の比較可能な料金・30件の公開評価
Tテキスト生成▧画像生成▷動画生成⌘コード生成◖音声合成♫音楽生成⬡3Dモデリング▤文書分析
DISCOVER & COMPARE

AIモデルを探す 5

注目のモデルを見つける

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。

基本情報を収録・詳細は順次追加

分類準備中
入力 未確認→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗
出典・文書 ↗

Recently re-quantized with the latest version of advanced-gguf-quantizer tool. MTP included. This latest (6-June-2026) NVFP4 quant of Qwen3.6-27B keeps quality very high, while improving KLD, tail KLD metrics, top-token stability, and probability error compared to the earlier releases. It is faster and smaller in size. It applies my RSF scale fitting technique to the Q_K quants and uses a different tensor mix layout compared to previously. 6-June-2026: changed the MTP tensors to be NVFP4, ~130tk/s tg is now possible in some configurations on 5090. I am experimenting with a smaller verison of this model designed to be used on machines with 16GB of VRAM: Qwen3.6-27B-NVFP4-SMALL-MTP-GGUF . The SMALL version will be slower than this model but should maintain similar quality, although I am still evaluating it.

翻訳待ち・原文を表示

分類準備中
入力 未確認→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗
出典・文書 ↗

This repo contains two experimental NVFP4 GGUF quantizations of **Qwen3.6-35B-A3B** for `llama.cpp`. This was quantized using my experimental advanced-gguf-quantizer tool. Both models were imatrix calibrated for the first time using a new custom dataset that I am evaluating. All PPL/KLD results were measured against the same BF16 wikitest KLD base, and then compared to the official NVFP4 release by NVIDIA. Further evaluation tests are underway to identify real world performance differences between **TURBO** and **HQ**.

翻訳待ち・原文を表示

テキスト生成
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗
出典・文書 ↗

This repo contains two experimental NVFP4 GGUF quantizations of **Jackrong**'s excellent Qwopus3.6-27-Coder for llama.cpp. This was quantized using my experimental advanced-gguf-quantizer tool. This model did **not** have any imatrix used with it, to better keep with the original model's finetuning done by Jackrong. Further evaluation tests are underway to identify real world performance differences between **TURBO** and **HQ**.

翻訳待ち・原文を表示

分類準備中
入力 未確認→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗
出典・文書 ↗

This is the second release of the NVFP4 version of Jackrong's Qwopus3.6-27B-v2-MTP-GGUF. 9-June-2026: Fixed MTP heads to NVFP4; performance with MTP is much improved (108tk/s tg) Please note, I am not affiliated; this is my own quantization effort made with my experimental work-in-progress advanced-gguf-quantizer. More evaluatlions will be underway, this page will be updated when those are complete. Feedback on how to improve the quantizer/this quantization is appreciated. For improved performance and quality, try my llama.cpp NVFP4-Repack with MXFP6 from: https://github.com/michaelw9999/llama.cpp/tree/nvfp4repack_mxfp6_cuda These branches are updated regularly. NVFP4 repack preloads all tensors into a CUDA tile to boost speed. It is a tiny bit slower on first load, then provides ~10% prefill boost with a small reduction in token gen seen on larger models, and an increase on smaller models. However, it also enables NVFP4 input scale , which boosts model correctness.

翻訳待ち・原文を表示

分類準備中
入力 未確認→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗
出典・文書 ↗
COST EXPLORER

モデル選びに、費用の視点も。

コスト分析

月間トークン数を調整してAPI費用を比較。

1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較

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。

MODEL HANDBOOK

モデルを理解して選ぶ

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。

AI NEWS・情報から選択へ

ニュースで知り、ツールで効率化、モデルで可能性を。

AIニュースを読む ↗AIツールを探す ↗