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AI 모델 탐색 22973
Qwen3-Embedding-4B-AWQ-INT4
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자세히 보기 ↗Qwen3-Embedding-8B-AWQ-INT4
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자세히 보기 ↗Qwen3-Reranker-0.6B-AWQ-INT4
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자세히 보기 ↗Dream-Coder-v0-Base-7B
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자세히 보기 ↗Dream-Coder-v0-Instruct-7B
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자세히 보기 ↗Dream-v0-Base-7B
Dream-orgThis is the base model of Dream 7B, which is an open diffusion large language model with top-tier performance. More details about the model and usage can be found in the blog and github bellow:
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자세히 보기 ↗Dream-v0-Instruct-7B
Dream-orgThis is the instruct model of Dream 7B, which is an open diffusion large language model with top-tier performance. More details about the model and usage can be found in the blog and github bellow: - **Blog:** https://hkunlp.github.io/blog/2025/dream/ - **Github:** https://github.com/HKUNLP/Dream
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자세히 보기 ↗DreamOn-v0-7B
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자세히 보기 ↗gemma-3-12b-it-heretic
DreamFastAn abliterated version of Google's Gemma 3 12B IT created using Heretic. This model has reduced refusals while maintaining model quality, making it suitable as an uncensored text encoder for video generation models like LTX-2. Check out Gemma 3 12b it Heretic v2 which has vision capabilities, NVFP4 support and decensored with Heretic v1.2.0. It'd be better to use v2. **Note:** GGUF support in ComfyUI for Gemma text encoders is experimental. See PR #402 for status. The GGUFs work with llama.cpp directly.
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자세히 보기 ↗gemma-3-12b-it-heretic-v2
DreamFastAn abliterated version of Google's Gemma 3 12B IT created using Heretic v1.3.0. This model has reduced refusals while maintaining model quality, making it suitable as an uncensored text encoder for video generation models like LTX-2. Available in five quantization formats for ComfyUI - FP8, INT8 (ConvRot row-wise), INT4 (W4A4 ConvRot), NVFP4, and MXFP8 - all produced with SVD-guided learned rounding for maximum fidelity, covering everything from Ada GPUs to Blackwell. You can see the docker, scripts and configurations used to make these files on Heretic Docker Github.
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자세히 보기 ↗qwen3-4b-heretic
DreamFastAn abliterated version of Qwen 3 4B created using Heretic v1.2.0. This model has reduced refusals while maintaining model quality, making it suitable as an uncensored text encoder for image generation models like Z-Image and FLUX.2 Klein 4B. Available in five ComfyUI-native quantized formats (FP8, INT8, INT4, NVFP4, MXFP8), all produced with SVD-guided learned rounding for maximum fidelity. > **Quality:** All quantized variants use SVD-guided learned rounding (AdaRound via convert_to_quant), which optimizes each weight's rounding direction to minimize output reconstruction error — noticeably higher fidelity than naive round-to-nearest quantization. All variants load natively in ComfyUI 0.30.0+ (no plugins) via the `comfy_quant` metadata embedded in each file.
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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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자세히 보기 ↗qwen3-8b-heretic
DreamFastAn abliterated version of Qwen's Qwen3-8B created using Heretic v1.2.0 (git master). This model has reduced refusals while maintaining model quality, making it suitable as an uncensored text encoder for image generation models like Klein 9B. Available in five quantization formats for ComfyUI: FP8, INT8 (ConvRot row-wise), INT4 (W4A4 ConvRot), NVFP4, and MXFP8, all produced with SVD-guided learned rounding for maximum fidelity. You can see the docker, scripts and configurations used to make these files on Heretic Docker Github.
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자세히 보기 ↗Qwen3-VL-8B-Heretic-1.3.0
DreamFastAn abliterated version of Qwen's Qwen3-VL-8B-Instruct created using Heretic v1.3.0. This model has reduced refusals while maintaining model quality. You can see the docker, scripts and configurations used to make these files on Heretic Docker Github. ComfyUI converted text encoders are provided in various formats, along with the original bf16 safetensors. This is a vision-language model (supports both text and image inputs). It does **not** support thinking/reasoning tokens.
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자세히 보기 ↗gemma-4-E2B-it-4bit
DreamFoundries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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자세히 보기 ↗lucid-v1-nemo
dreamgenLucid is a family of AI language models developed and used by DreamGen with a **focus on role-play and story-writing capabilities**. Note that reasoning is mostly intended for assistant tasks (knowledge, math, coding, etc.) and much less for writing. The smaller Lucid models ( `writer character Jon` -> `writer character Amy` -> `user` -> `assistant` -> `writer narration` -> ... - You should use `writer character Jon Doe` when sending a message for a particular character (in this case Jon Doe), **including the user character**. - You should use `user` when providing some instructions (OOC) to the model. The model understands structured scenario information, consisting of plot, style, setting, characters, etc. (this is not an exhaustive list, and all sections are optional).
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗opus-v1.2-70b-gguf
dreamgen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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자세히 보기 ↗WizardLM-2-7B
dreamgen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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자세히 보기 ↗Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GGUF
dreamless1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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자세히 보기 ↗cleo
dreeseaw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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자세히 보기 ↗Tiny-Agent-a-0.5B
driaforall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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자세히 보기 ↗Tiny-Agent-a-3B
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