모델 정보

MOSS-Image-Base-GGUF

unsloth · MOSS-Image-Base-GGUF

This is a GGUF quantized version of MOSS-Image-Base by OpenMOSS, the 5.1B text-to-image transformer. unsloth/MOSS-Image-Base-GGUF uses Unsloth Dynamic 2.0 methodology: the `UD-` files are mixed precision, with each layer's type chosen from a measured sensitivity scan and an importance matrix collected while generating images. - Runs in Unsloth Studio and in stable-diffusion.cpp builds that include MOSS-Image (master-975 or newer), on CPU, Mac and GPU. - Only the transformer is in these files. The VAE and tokenizer are unchanged; take them from unsloth/MOSS-Image-Base-FP8, which carries the upstream diffusers folders byte for byte. The text encoder runs from the stock unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF `Qwen3.5-9B-Q8_0.gguf`. **Recommended:** `MOSS-Image-Base-UD-Q4_K_XL.gguf` (3.42 GB) for most machines: LPIPS 0.179 against 0.293 for `Q4_K_M`. For output closer to bf16 use `UD-Q5_K_XL` (0.138) or `UD-Q6_K_XL` (0.102); `Q8_0` (0.081) is the closest. On a CUDA GPU, Unsloth Studio defaults to the INT8-ConvRot file in unsloth/MOSS-Image-Base-FP8 (LPIPS 0.096) instead. Pick **MOSS-Image-Base** in the Images tab and choose a GGUF file from this repo. Unsloth Studio runs MOSS-Image GGUFs with its bundled stable-diffusion.cpp engine and downloads the VAE, tokenizer and Qwen3.5-9B text encoder for you. Defaults: 1024x1024, 50 steps, CFG 3, shift 5.

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정보 업데이트2026/11/2 19:16:07
OVERVIEW

모델 소개

This is a GGUF quantized version of MOSS-Image-Base by OpenMOSS, the 5.1B text-to-image transformer. unsloth/MOSS-Image-Base-GGUF uses Unsloth Dynamic 2.0 methodology: the `UD-` files are mixed precision, with each layer's type chosen from a measured sensitivity scan and an importance matrix collected while generating images. - Runs in Unsloth Studio and in stable-diffusion.cpp builds that include MOSS-Image (master-975 or newer), on CPU, Mac and GPU. - Only the transformer is in these files. The VAE and tokenizer are unchanged; take them from unsloth/MOSS-Image-Base-FP8, which carries the upstream diffusers folders byte for byte. The text encoder runs from the stock unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF `Qwen3.5-9B-Q8_0.gguf`. **Recommended:** `MOSS-Image-Base-UD-Q4_K_XL.gguf` (3.42 GB) for most machines: LPIPS 0.179 against 0.293 for `Q4_K_M`. For output closer to bf16 use `UD-Q5_K_XL` (0.138) or `UD-Q6_K_XL` (0.102); `Q8_0` (0.081) is the closest. On a CUDA GPU, Unsloth Studio defaults to the INT8-ConvRot file in unsloth/MOSS-Image-Base-FP8 (LPIPS 0.096) instead. Pick **MOSS-Image-Base** in the Images tab and choose a GGUF file from this repo. Unsloth Studio runs MOSS-Image GGUFs with its bundled stable-diffusion.cpp engine and downloads the VAE, tokenizer and Qwen3.5-9B text encoder for you. Defaults: 1024x1024, 50 steps, CFG 3, shift 5.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요.

월간 기본 토큰 비용 추정

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INDEPENDENT BENCHMARKS

공개 평가 및 실행 설정

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자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

실시간 결제 요금인가요?

수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.

출처 및 추적 기록

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。