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 · 이미지→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗DISCOVER & COMPARE
AI 모델 탐색 1038
We have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 Vision (11B) here: https://colab.research.google.com/drive/1j0N4XTY1zXXy7mPAhOC1_gMYZ2F2EBlk?usp=sharing For more details on the model, please go to Meta's original model card All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트 · 이미지→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗We have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 Vision (11B) here: https://colab.research.google.com/drive/1j0N4XTY1zXXy7mPAhOC1_gMYZ2F2EBlk?usp=sharing All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face. The Meta Llama 3.2 collection of multilingual large language models (LLMs) is a collection of pretrained and instruction-tuned generative models in 1B and 3B sizes (text in/text out). The Llama 3.2 instruction-tuned text only models are optimized for multilingual dialogue use cases, including agentic retrieval and summarization tasks. They outperform many of the available open source and closed chat models on common industry benchmarks.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트 · 이미지→ 출력 텍스트
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。
입력 텍스트 · 이미지→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Llama-3.2-1B
unslothWe have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 (1B) here: https://colab.research.google.com/drive/1T5-zKWM_5OD21QHwXHiV9ixTRR7k3iB9?usp=sharing For more details on the model, please go to Meta's original model card All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Llama-3.2-1B-bnb-4bit
unsloth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。
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Llama-3.2-1B-Instruct
unslothWe have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 (3B) here: https://colab.research.google.com/drive/1T5-zKWM_5OD21QHwXHiV9ixTRR7k3iB9?usp=sharing For more details on the model, please go to Meta's original model card All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗We have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 (3B) here: https://colab.research.google.com/drive/1T5-zKWM_5OD21QHwXHiV9ixTRR7k3iB9?usp=sharing All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face. The Meta Llama 3.2 collection of multilingual large language models (LLMs) is a collection of pretrained and instruction-tuned generative models in 1B and 3B sizes (text in/text out). The Llama 3.2 instruction-tuned text only models are optimized for multilingual dialogue use cases, including agentic retrieval and summarization tasks. They outperform many of the available open source and closed chat models on common industry benchmarks.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF
unslothWe have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 (3B) here: https://colab.research.google.com/drive/1T5-zKWM_5OD21QHwXHiV9ixTRR7k3iB9?usp=sharing For more details on the model, please go to Meta's original model card All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗*Dynamic 4-bit: Unsloth's Dynamic 4-bit Quants selectively avoids quantizing certain parameters, greatly increase accuracy than standard 4-bit. See our full collection of Unsloth quants on Hugging Face here.* We have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 (3B) here: https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Llama3.1_(8B)-Alpaca.ipynb unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct-unsloth-bnb-4bit For more details on the model, please go to Meta's original model card
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗*Dynamic 4-bit: Unsloth's Dynamic 4-bit Quants selectively avoids quantizing certain parameters, greatly increase accuracy than standard 4-bit. See our full collection of Unsloth quants on Hugging Face here.* We have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 (3B) here: https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Llama3.1_(8B)-Alpaca.ipynb All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Llama-3.2-3B
unslothWe have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 (3B) here: https://colab.research.google.com/drive/1Ys44kVvmeZtnICzWz0xgpRnrIOjZAuxp?usp=sharing For more details on the model, please go to Meta's original model card All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Llama-3.2-3B-bnb-4bit
unsloth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 ↗Llama-3.2-3B-Instruct
unslothWe have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 (3B) here: https://colab.research.google.com/drive/1T5-zKWM_5OD21QHwXHiV9ixTRR7k3iB9?usp=sharing For more details on the model, please go to Meta's original model card All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗We have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 (3B) here: https://colab.research.google.com/drive/1T5-zKWM_5OD21QHwXHiV9ixTRR7k3iB9?usp=sharing For more details on the model, please go to Meta's original model card All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF
unslothWe have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 (3B) here: https://colab.research.google.com/drive/1T5-zKWM_5OD21QHwXHiV9ixTRR7k3iB9?usp=sharing For more details on the model, please go to Meta's original model card All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Unsloth's Dynamic 4-bit Quants is selectively quantized, greatly improving accuracy over standard 4-bit. We have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 (3B) here: https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Llama3.1_(8B)-Alpaca.ipynb For more details on the model, please go to Meta's original model card
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
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。
입력 텍스트→ 출력 텍스트
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
입력 텍스트 · 이미지→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Llama-3.3-70B-Instruct
unslothWe have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.1 (8B) here: https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Llama3.1_(8B)-Alpaca.ipynb For more details on the model, please go to Meta's original model card All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗We have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.1 (8B) here: https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Llama3.1_(8B)-Alpaca.ipynb All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face. The Meta Llama 3.3 multilingual large language model (LLM) is a pretrained and instruction tuned generative model in 70B (text in/text out). The Llama 3.3 instruction tuned text only model is optimized for multilingual dialogue use cases and outperform many of the available open source and closed chat models on common industry benchmarks.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Llama-3.3-70B-Instruct-GGUF
unslothWe have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.1 (8B) here: https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Llama3.1_(8B)-Alpaca.ipynb For more details on the model, please go to Meta's original model card All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗We have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.1 (8B) here: https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Llama3.1_(8B)-Alpaca.ipynb All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face. The Meta Llama 3.3 multilingual large language model (LLM) is a pretrained and instruction tuned generative model in 70B (text in/text out). The Llama 3.3 instruction tuned text only model is optimized for multilingual dialogue use cases and outperform many of the available open source and closed chat models on common industry benchmarks.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗일치하는 모델 없음
제공사, 분류, 입출력 조건을 조정하세요. 새 모델이 계속 등록됩니다.
COST EXPLORER
좋은 모델, 명확한 비용.
월간 토큰 사용량으로 예상 API 비용을 비교하세요.
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
이해하고 선택하세요
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.