AI NEWS.ccAI는 지금, 미래는 업데이트 중
♡ 저장한 도구 0
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
84,991 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 8

주목할 모델을 찾아보세요

opendecider-nano

manjunathshiva

**Open, calibrated System 1 decision model.** Give it a **state** (text, email, ticket or JSON) and **typed questions** (`choice`, `score`, `noul`); it returns a calibrated probability for every option in a single forward pass: **17 ms on an NVIDIA L40S, 18 ms on an Apple M4 Max, ~9 ms per question batched**. ~400M parameters, Apache-2.0. It never generates text, so there is nothing to parse and nothing to hallucinate. **Ahead of Laya like for like on typed-decisions: 0.796**, against 0.766 for Laya's typed-decisions checkpoint (+0.030, 95% CI +0.014 to +0.044), both fine-tuned on its train split. TypeSafe Jev scores 0.754 there zero-shot (measured through TypeSafe's own API): a reference, not a head-to-head. **Documentation: manjunathshiva.github.io/opendecider**: getting started, choosing a model, guides for serving, LM Studio, Ollama and vLLM and automating the confident decisions, plus the Python and HTTP API reference.

번역 대기 중 · 원문 표시

분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗
출처 / 문서 ↗

GGUF builds of OpenDecider-small, the 4B OpenDecider decision model, for **LM Studio**, **Ollama** and anything else built on llama.cpp. Best for decisions it has never seen: the best general accuracy and calibration of the 4B models (zero-shot on typed-decisions). A decision model answers typed questions (`choice`, `score`, yes/no) about any text or JSON with a probability for every option, instead of generating text. The opendecider package builds the exact prompt the model was trained on and reads the option probabilities from the server's token log-probabilities. On typed-decisions (2,000 questions), the Q8_0 build gives the same top answer as the full-precision model on 1,975 (98.8%), at the same accuracy: Measured through Ollama's llama.cpp engine; LM Studio runs the same engine and returned identical log-probabilities on the same file. **Q8_0 is the recommended file**; Q4_K_M is for machines with little memory.

번역 대기 중 · 원문 표시

분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗
출처 / 문서 ↗

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

분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
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 ↗