LatitudeGames_Hearthfire-24B-GGUF
bartowski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。
언어부터 이미지, 오픈 웨이트부터 API까지. 기능과 실제 비용을 비교하세요.
다음 아이디어에 맞는 AI를 찾아보세요.
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
**Model details:** - Parameter count: 9B - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (5.84GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants were made with llama.cpp release b11081 - if this model's architecture is newly supported, you'll need that release or newer to run them.
번역 대기 중 · 원문 표시
The first thing to figure out is how big a model you can run. To do this, you'll need to figure out how much RAM and/or VRAM you have. If you want your model running as FAST as possible, you'll want to fit the whole thing on your GPU's VRAM. Aim for a quant with a file size 1-2GB smaller than your GPU's total VRAM. If you want the absolute maximum quality, add both your system RAM and your GPU's VRAM together, then similarly grab a quant with a file size 1-2GB Smaller than that total.
번역 대기 중 · 원문 표시
**Model details:** - Parameter count: 24B (source checkpoint) - Input support: text - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (15.35GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants were made with llama.cpp release b11606 - if this model's architecture is newly supported, you'll need that release or newer to run them.
번역 대기 중 · 원문 표시
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
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。
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
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
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。
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。
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。
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。
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
**Model details:** - Parameter count: 127B - Input support: text - Speculative decoding: yes (MTP) - details - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (77.80GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here The files marked `true` in the Split column above are stored as multiple parts in a folder. To download all the parts to a local folder, run:
번역 대기 중 · 원문 표시
**Model details:** - Parameter count: 127B - Input support: text - Speculative decoding: yes (MTP) - details - imatrix: yes - details - Perplexity/KLD measured: no **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (77.80GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here The files marked `true` in the Split column above are stored as multiple parts in a folder. To download all the parts to a local folder, run:
번역 대기 중 · 원문 표시
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。
**Model details:** - Parameter count: 125B - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (78.66GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here The files marked `true` in the Split column above are stored as multiple parts in a folder. To download all the parts to a local folder, run:
번역 대기 중 · 원문 표시
**Model details:** - Parameter count: 8B - Input support: text - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details - Perplexity/KLD measured: no **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (4.92GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants run with llama.cpp - installable in one line via llama.app:
번역 대기 중 · 원문 표시
제공사, 분류, 입출력 조건을 조정하세요. 새 모델이 계속 등록됩니다.
월간 토큰 사용량으로 예상 API 비용을 비교하세요.
수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.
입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.