14B-Qwen2.5-Freya-x1-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗DISCOVER & COMPARE
AI 모델 탐색 1727
2B_or_not_2B-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗32B-Qwen2.5-Kunou-v1-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗35b-beta-long-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗70B-L3.3-Cirrus-x1-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗72B-Qwen2.5-Kunou-v1-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗a-m-team_AM-Thinking-v1-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Accio-Lab_occamy-1.0-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 35B - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (22.32GB) - 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
입력 텍스트 · 이미지→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗AesCode-32B-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 33B (source checkpoint) - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (20.49GB) - 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
입력 텍스트 · 이미지→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗AesCode-8B-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 9B (source checkpoint) - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (5.21GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants were made with llama.cpp release b11490 - if this model's architecture is newly supported, you'll need that release or newer to run them.
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트 · 이미지→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗AgentFlow_agentflow-planner-7b-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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 ↗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 ↗Some of these quants (Q3_K_XL, Q4_K_L etc) are the standard quantization method with the embeddings and output weights quantized to Q8_0 instead of what they would normally default to. If the model is bigger than 50GB, it will have been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run: You can either specify a new local-dir (agentica-org_DeepScaleR-1.5B-Preview-Q8_0) or download them all in place (./)
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗agentica-org_DeepSWE-Preview-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗agentscope-ai_CoPaw-Flash-9B-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
입력 텍스트 · 이미지→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗AGI-0_Art-0-8B-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗AGI-0_Art-Skynet-3B-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Agnes-AI_Agnes-3.0-Qwen-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 180B (source checkpoint) - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: yes (MTP) - details - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (127.09GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here **About these sizes:** 51.7 % of this model's weights (`per_layer_token_embd` (160 wide), `ffn_down_exps` (640 wide), `hc_attn_up` (320 wide), `hc_ffn_up` (320 wide) and 2 more) have row widths that llama.cpp's 256-wide K and IQ block types cannot use, so each size gives them one of the 32-wide types instead (Q4_0 to Q8_0, or IQ4_NL), whatever type its name asks for, and the files above are closer together in size than usual. These sizes were not made, each within 1 % of the size of another file of the same kind: Q4_K_L (0.9 % from Q5_K_S), IQ2_XXS (0.7 % from IQ2_XS).
번역 대기 중 · 원문 표시
입력 텍스트 · 이미지→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗ai-sage_GigaChat3-10B-A1.8B-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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 ↗ai21labs_AI21-Jamba-Mini-1.7-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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 ↗ai21labs_AI21-Jamba2-3B-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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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.