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This is a GGUF-quantized version of the **Krea-2-Turbo** diffusion transformer, produced with **ByteShape's ShapeLearn**, which learns the optimal datatype per tensor to maintain high quality even at very low bitlengths. Five sizes are available, from **14.31 GB (8.93 bpw)** down to **6.26 GB (3.91 bpw)**. All variants generate high-quality images. These files run in **ComfyUI** via the ComfyUI-GGUF extension.

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This is a GGUF-quantized version of the **Qwen-Image-2512** diffusion transformer, produced with **ByteShape's ShapeLearn**, which learns the optimal datatype per tensor to maintain high quality even at very low bitlengths. Six sizes are available, from **16.87 GB (6.61 bpw)** down to **7.77 GB (3.04 bpw)**. All variants generate high-quality images. > Looking for more speed? We also publish a **vLLM-Omni** build of the same model with optimized Humming kernels, roughly **2-3x faster** per step. See byteshape/Qwen-Image-2512-Humming.

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This is a GGUF-quantized version of Qwen3.6-35B-A3B produced with **ByteShape's ShapeLearn**, which learns the optimal datatype per tensor to maintain high quality even at very low bitlengths. To learn more about ShapeLearn and to see detailed benchmarks across GPUs, CPUs, and even the Raspberry Pi, please visit our blog. Pick a model from the tables below and click **Get llama.cpp command** to get a ready-to-run command with all the correct sampling parameters for this model.

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This is a GGUF-quantized version of Qwen3.6-35B-A3B with **Multi-Token Prediction (MTP)** support, produced with **ByteShape's ShapeLearn**, which learns the optimal datatype per tensor to maintain high quality even at very low bitlengths. MTP allows the model to predict multiple tokens per forward pass, accelerating decoding on GPUs by accepting speculative tokens that match what the base model would have produced. These models are optimized for **GPU-only** inference. Pick a model from the table below and click **Get llama.cpp command** to get a ready-to-run command with all the correct sampling parameters for this model.

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This is a GGUF-quantized version of Qwen3.8-27B produced with **ByteShape's ShapeLearn**, which learns the optimal datatype per tensor to maintain high quality even at very low bitlengths. This release replaces our earlier ShapeLearn-Lite quantizations of Qwen3.8-27B. Every model here has been through our **full multi-benchmark evaluation suite**, covering math, coding, general knowledge, instruction following and agentic tool use in both thinking and instruct modes, scored against the BF16 baseline. To learn more about ShapeLearn and to see detailed benchmarks across GPUs, please visit our blog.

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텍스트 생성오픈 웨이트
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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.

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