AI NEWS · 모델 정보기능을 이해하고 근거 있게 선택하세요. ↗기본 정보 우선 등록 · 상세 정보 지속 보완
THE AI MODEL DIRECTORY 모델 탐색을 시작하세요

나에게 맞는 AI 모델을 찾아보세요.

언어부터 이미지, 오픈 웨이트부터 API까지. 기능과 실제 비용을 비교하세요.
다음 아이디어에 맞는 AI를 찾아보세요.

인기 검색
85,004 개 모델13202 개 제공사 / 게시자45 개 기능 분류465개 비교 가능 요금 · 30개 공개 평가
T텍스트 생성▧이미지 생성▷영상 생성⌘코드 생성◖음성 합성♫음악 생성⬡3D 모델링▤문서 분석
DISCOVER & COMPARE

AI 모델 탐색 22973

주목할 모델을 찾아보세요

A **family of nine GGUF files** of `Qwen3.8-27B` (the native vision-language 27B dense model, Gated DeltaNet + Gated Attention hybrid layout, 262,144-token native context, MTP speculative head), converted from unsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4. The **MTP (multi-token prediction) speculative head is baked into every file** — no separate drafter needed. - **`ORIG`** — the source-preserving conversion: native **NVFP4 MLP backbone** + **BF16 attention/embeddings** (the source's F8 attention is dequantized to BF16 because GGML has no F8 tensor type). This is the largest file and the one all tiers are derived from. - **`VERY-LOW` / `COMPACT-LOW` / `LOW` / `MEDIUM` / `MID-HIGH` / `HIGH` / `VERY-HIGH`** — a compact family sharing a **byte-identical 448-tensor NVFP4 backbone** (all attention + MLP re-quantized to NVFP4), differing only in the 10 "extra" tensors (LM head, token embedding, MTP draft head). `COMPACT-LOW` fills the gap between `VERY-LOW` and `LOW` — slightly smaller than `LOW` while keeping a materially stronger LM head than `VERY-LOW` (Q4_K vs Q3_K). `MID-HIGH` sits between `MEDIUM` and `HIGH` with all three head groups at **Q8_0**. - **`HIGHEST`** — the top tier: keeps the source's native **NVFP4 MLP** (layers 0-55) exactly as in `ORIG`, restores **Q8_0** for attention + the late MLP layers + the LM head, and keeps the **token embedding + MTP head in BF16**. The closest compact approximation of the source layout, for high-end GPUs. The goal: **keep native NVFP4 density across the whole model for Blackwell**, and offer a size/precision ladder for the tensors that most affect output quality and decode speed. On our dual 16 GB Blackwell setup every tier fits and runs (see notes before treating any numbers as meaningful).

번역 대기 중 · 원문 표시

입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗
출처 / 문서 ↗

**HF repos:** `esatapedico/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-NVFP4` (safetensors, compressed-tensors NVFP4) and `esatapedico/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-NVFP4-GGUF` (this GGUF family, 8 tiers). Budget no-MTP variants (BUDGET 14.72, STARVED 14.59 GB, `Q3_K`/`Q2_K` heads, 1,107 tensors, `block_count` 64) live in the companion repo `esatapedico/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-NVFP4-BUDGET-GGUF`. A **family of eight GGUF files** of DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU, DavidAU's TURBO 735-882 tune (Fable plus Cold Fusion plus Heretic/Uncensored, 735/882 Heretic merge and DPO layers) on Qwen3.8-27B: a 27B dense hybrid model (Gated DeltaNet plus Gated Attention every fourth layer, 262K native context, embedded MTP speculative head, native vision tower). NVFP4 here means W4A16 with FP8 scales, group size 16, weight only. Linear layers are NVFP4, vision tower, linear attention path, lm_head, embeddings and MTP head are kept in BF16 at the quantization source. The **MTP head is baked into every file in this repo**, no separate drafter is needed (`--spec-type draft-mtp`). My part here is only the numerics: I converted the NVFP4 checkpoint to GGUF and built a size and precision ladder for the tensors that most affect output quality and decode speed. All credit for the model itself belongs upstream (full chain below).

번역 대기 중 · 원문 표시

입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗
출처 / 문서 ↗

**HF repos:** `esatapedico/Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-L-Uncensored-NVFP4` (safetensors, compressed-tensors NVFP4) and `esatapedico/Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-L-Uncensored-NVFP4-GGUF` (this GGUF family, 6 tiers). A **family of six GGUF files** of DavidAU/Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-L-Uncensored, DavidAU's TWIN-TURBO tune (Fable plus Cold Fusion plus Heretic/Uncensored on Qwen3.8-27B, tuned for sharply reduced thinking tokens at matched quality): a 27B dense hybrid model (Gated DeltaNet plus Gated Attention every fourth layer, 262K native context, embedded MTP speculative head, native vision tower). NVFP4 here means W4A16 with FP8 scales, group size 16, weight only. Linear layers are NVFP4, vision tower, linear attention path, lm_head, embeddings and MTP head are kept in BF16 at the quantization source. The **MTP head is baked into every file in this repo**, no separate drafter is needed (`--spec-type draft-mtp`). My part here is only the numerics: I converted the NVFP4 checkpoint to GGUF and built a size and precision ladder for the tensors that most affect output quality and decode speed. All credit for the model itself belongs upstream (full chain below).

번역 대기 중 · 원문 표시

입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗
출처 / 문서 ↗

rnj-1

EssentialAI

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。

기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정

입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗
출처 / 문서 ↗
COST EXPLORER

좋은 모델, 명확한 비용.

비용 분석

월간 토큰 사용량으로 예상 API 비용을 비교하세요.

1 M = 100만 토큰 · USD
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

이해하고 선택하세요

선택 가이드 및 FAQ
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.

AI NEWS · 정보에서 선택으로

뉴스로 흐름을, 도구로 효율을, 모델로 가능성을.

AI 뉴스 탐색 ↗AI 도구 찾기 ↗