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AI 모델 탐색 85003
LensVLM-9B-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 9B - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (5.84GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants were made with llama.cpp release b11081 - if this model's architecture is newly supported, you'll need that release or newer to run them.
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Lexi-Llama-3-8B-Uncensored-GGUF
bartowskiThe first thing to figure out is how big a model you can run. To do this, you'll need to figure out how much RAM and/or VRAM you have. If you want your model running as FAST as possible, you'll want to fit the whole thing on your GPU's VRAM. Aim for a quant with a file size 1-2GB smaller than your GPU's total VRAM. If you want the absolute maximum quality, add both your system RAM and your GPU's VRAM together, then similarly grab a quant with a file size 1-2GB Smaller than that total.
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자세히 보기 ↗LFM2.5-24B-A2B-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 24B (source checkpoint) - Input support: text - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (15.35GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants were made with llama.cpp release b11606 - if this model's architecture is newly supported, you'll need that release or newer to run them.
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗LFM3-1.7B-GGUF
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자세히 보기 ↗LFM3-VL-2B-GGUF
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자세히 보기 ↗LGAI-EXAONE_EXAONE-4.0-1.2B-GGUF
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자세히 보기 ↗LGAI-EXAONE_EXAONE-4.0.1-32B-GGUF
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자세히 보기 ↗LGAI-EXAONE_EXAONE-4.0-32B-GGUF
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗LGAI-EXAONE_EXAONE-Deep-2.4B-GGUF
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗LGAI-EXAONE_EXAONE-Deep-32B-GGUF
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗LGAI-EXAONE_EXAONE-Deep-7.8B-GGUF
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗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。
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Ling-3.0-flash-Fin-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 127B - Input support: text - Speculative decoding: yes (MTP) - details - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (77.80GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here The files marked `true` in the Split column above are stored as multiple parts in a folder. To download all the parts to a local folder, run:
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Ling-3.0-flash-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 127B - Input support: text - Speculative decoding: yes (MTP) - details - imatrix: yes - details - Perplexity/KLD measured: no **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (77.80GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here The files marked `true` in the Split column above are stored as multiple parts in a folder. To download all the parts to a local folder, run:
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Ling-3.0-flash-Sante-GGUF
bartowski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。
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Ling-3.0-flash-VL-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 125B - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (78.66GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here The files marked `true` in the Split column above are stored as multiple parts in a folder. To download all the parts to a local folder, run:
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Ling-3.0-tiny-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 8B - Input support: text - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details - Perplexity/KLD measured: no **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (4.92GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants run with llama.cpp - installable in one line via llama.app:
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Ling-3.1-flash-1019-GGUF
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗LiquidAI_LFM2-1.2B-Extract-GGUF
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗LiquidAI_LFM2-1.2B-RAG-GGUF
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗LiquidAI_LFM2-1.2B-Tool-GGUF
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자세히 보기 ↗일치하는 모델 없음
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좋은 모델, 명확한 비용.
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1 M = 100만 토큰 · USD
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.
MODEL HANDBOOK
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API 요금은 어떻게 비교하나요?+
입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.
오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
1위 모델이 나에게 가장 적합한가요?+
순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.