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Cola-DLM

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colbertv2.0

colbert-ir

Figure 1: ColBERT's late interaction, efficiently scoring the fine-grained similarity between a queries and a passage. As Figure 1 illustrates, ColBERT relies on fine-grained **contextual late interaction**: it encodes each passage into a **matrix** of token-level embeddings (shown above in blue). Then at search time, it embeds every query into another matrix (shown in green) and efficiently finds passages that contextually match the query using scalable vector-similarity (`MaxSim`) operators. These rich interactions allow ColBERT to surpass the quality of _single-vector_ representation models, while scaling efficiently to large corpora. You can read more in our papers:

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**RVN** is a double-refined abliterated variant of **Qwen3.8-27B**, built on top of `trohrbaugh/Qwen3.8-27B-heretic-ara` (an ARA abliteration by **Tim Rohrbaugh**) and further refined with **two additional full-weight ARA passes** targeting residual refusals. It retains very low behavioral damage (KL ≈ 0.0085) while reducing harmful-prompt refusals from 3/100 (source) to **0–1/100** in independent measurements. > **Note on this repository's history.** This repo previously hosted the original > `Qwen3.8-27B-Heretic-Q4_K_M.gguf` (single-quant release from the earlier > `trohrbaugh/Qwen3.8-27B-heretic` source). That file is kept as **legacy** for > download-count continuity and backward compatibility — it is the *older* abliteration > variant and is superseded by the RVN files below. Prefer the RVN quants for new > deployments. > **Not for all audiences.** This model has reduced safety guardrails by design. It is > intended for adult audiences (18+) doing research, creative writing, roleplay, and > uncensored generation. Certain guardrails are intentionally left in place; use > responsibly and in accordance with your local laws.

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CLASS_IT-140M

colinglab

The model is first pre-trained for 8 epochs on a cleaned version of the BabyLM Challenge strict track dataset. After pre-training, the model is instruction-tuned on two additional datasets (8.7M words total) for 10 epochs : The model has been submitted to the 2025 BabyLM Challenge – Interaction Track: https://huggingface.co/spaces/BabyLM-community/babylm-leaderboard-2025-all-tasks This model was introduced in the paper: **“CLASS-IT: Conversational and Lecture-Aligned Small-Scale Instruction Tuning for BabyLMs”** *(Capone, Bondielli & Lenci, BabyLM Challange 2025)* 📄 ArXiv: 2510.25364

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AFM-4.5B

CollectionStudio

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Hunyuan Video 1.5 Image to Video Capybara: Video Edit Before After Capybara: Image Edit Before After Capybara: Image to Video Hunyuan Video 1.5 Text to Video Capybara: Text to Image

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ltx-2

Comfy-Org

- ltx2-squish.safetensors from ovi054/LTX-2-19b-Squish-LoRA/ trigger word: `squish it` LTX-2: Image to Video LTX-2 Text to Video LTX-2 Image to Video (Distilled) LTX-2 Depth to Video Before After LTX-2 Canny to Video Before After Squish Anything with LTX-2 I2V and LoRA LTX-2 Text to Video (Distilled)

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MiniMax-H3

Comfy-Org

Qwen3-VL-32B `nvfp4_awq` 양자화는 다음에서 변환됩니다: https://huggingface.co/cybermotaz/Qwen3-VL-32B-Instruct-NVFP4 텍스트 프롬프트에서 임베딩을 사용하려면 CLIPTextEncode 노드에서 다음과 같이 `embedding:`와 임베딩의 파일 이름을 결합하여 호출하십시오. `minimaxh3_art_is_explosion`의 경우: 사용하려는 임베딩의 파일 이름으로 `minimaxh3_art_is_explosion` 부분만 교체하면 됩니다.

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MOSS-Image

Comfy-Org

- https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base - https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT - https://huggingface.co/darask0/MOSS-Image-color-depth-control - https://huggingface.co/chinoll/Moss-Image-Edit MOSS-Image: Text to Image MOSS-Image Base: Text to Image MOSS-Image: Layout-Guided Text to Image MOSS-Image Base: Layout-Guided Text to Image

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Qwen-Image

Comfy-Org

- https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image - https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2512 - https://huggingface.co/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full Qwen Image 2512 Qwen-Image InstantX Inpainting ControlNet Before After Qwen-Image 2512 Turbo Qwen-Image ControlNet Model Patch Before After Qwen-Image InstantX Union ControlNet Before After Qwen-Image 2512: Fun Union ControlNet Before After Qwen-Image: Text to Image Qwen-Image Union Control Before After

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

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순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.

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