3쪽 중 2쪽
지난 카드를 글로만 보관한 쪽이다. 그림과 짧은 요약은 첫 쪽에 있는 동안만 남고, 제목을 누르면 어느 쪽이든 원문으로 간다.
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apache-2.0Qwen3.5-35B-A3B 기반
원제 — autotrust/JEV-35B
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — 204 ms on one B200 (JEV-27B-VL 271 ms).
나온 때 2026-10-11
가져온 때 2026-10-12 23:01 UTC · 3739ff1538c59c04
뜯은 자리 — 모델 카드
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otherQwen-Image-2.1 기반
원제 — abenzerps/Qwen-Image-2.1-Uncensored-Quantized
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Because text encoding only runs once per prompt, this saves 9–17 GB of VRAM with virtually zero impact on generation speed.
나온 때 2026-09-20
가져온 때 2026-10-12 23:01 UTC · b9c64708f65f575b
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mit
원제 — baidu/Unlimited-OCR
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — [2026/07/21] 🤝 Thanks to the ms-swift community for their support, our model now supports training with ms-swift.
나온 때 2026-06-19
가져온 때 2026-10-12 23:01 UTC · 62e6e76d595b1da6
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apache-2.0Qwen3-VL-8B-Instruct 기반
원제 — AtomicChat/Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — As a chat model, the encoder's refusals fall from 88.9% to 1.2% in English and from 38% to 0% in Russian on held-out prompts.
나온 때 2026-10-09
가져온 때 2026-10-10 23:01 UTC · 36c3a0b1565ee3bd
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otherQwen-Image-2.1 기반
원제 — Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — The text-to-image example uses 1680 × 2512 portrait resolution; the editing example uses 2048 × 2048.
나온 때 2026-10-09
가져온 때 2026-10-09 23:01 UTC · 7cad2807a6dba4a4
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apache-2.0Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF 기반
원제 — ConwayResearch/Underdog-Saluki-27B-1.0
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Qwen3.8-27B in under 8 GB, tuned to keep tool calling intact.
나온 때 2026-10-08
가져온 때 2026-10-09 23:01 UTC · fd535ff0fdcb55b5
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apache-2.0mmBERT-small 기반
원제 — Phocinae/Phocinae-Largha-150M-v1
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — 55.0% fewer LLM calls, 21.0 ms per decision on an RTX 5090.
나온 때 2026-10-08
가져온 때 2026-10-09 23:01 UTC · 53fb1f4f0b1a1150
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otherLFM2.5-Encoder-350M 기반
원제 — LiquidAI/d1-omni-600M
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — top answer on 0.8% of text and 1.7% of audio rows.
나온 때 2026-10-05
가져온 때 2026-10-11 23:01 UTC · c0297536843caeee
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apache-2.0
원제 — speridlabs/iris-3b
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Restoration tiles large outputs into overlapping 1024×1024 windows.
나온 때 2026-10-05
가져온 때 2026-10-10 23:01 UTC · fa4451995d49a027
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apache-2.0Qwen3.8-27B 기반
원제 — perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — model, that boost the Decision Index score from 56.4 to 61.56, now outperforming Jev by more than 3.5 points, while using the same backbone.
나온 때 2026-10-05
가져온 때 2026-10-10 23:01 UTC · 2db5bbc68088a7bf
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apache-2.0Qwen3.8-27B-EfficientThink-Uncensored-K3-Opus5-Grok4.6-GPT5.6Sol-SFT-SimPO-DFlash2 기반
원제 — nerkyor/Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-Opus5.5-GPT6Astra-Grok4.7-DSV4Pro-K3-SFT-RLOO-MTP-DFlash2
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — For NInfer W4A4, the 2 LCB empty answers are problems 11 and 15, both truncated with no code; the 2 GPQA empty answers are problems 79 and 127, both truncated with an empty pred.
나온 때 2026-10-04
가져온 때 2026-10-09 23:01 UTC · 1c8c0b72263dc3b9
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apache-2.0Qwen3.8-27B 기반
원제 — orcarouter/OrcaSAQ-2-27B
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — OrcaSAQ2 performs strongly on long-horizon workloads relative to models in its deployment and parameter class, despite operating from a 12.3 GB checkpoint.
나온 때 2026-09-24
가져온 때 2026-09-26 23:01 UTC · 82644ada59f66f78
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apache-2.0mmBERT-small 기반
원제 — SupersonicLabs/Julia-1
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Typed accuracy: Choice 71.33% (428/600), Noul 80.67% (484/600), Score 68.88% (551/800).
나온 때 2026-09-23
가져온 때 2026-09-27 23:01 UTC · f83624fe1b9581b4
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apache-2.0gliner2-large-v1 기반
원제 — fastino/GLiNER2.5-Decide
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-09-23
가져온 때 2026-09-26 23:01 UTC · b267fd54205b20a2
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apache-2.0Qwen3-8B 기반
원제 — Contrastive-LM/CLM-v0.1-8B
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Terminal-Bench 2.1 (87.6%), 4–6× faster than Jev.
나온 때 2026-09-21
가져온 때 2026-09-25 23:01 UTC · 96c8aa6a5329130e
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apple-amlrQwen3.5-9B 기반
원제 — apple/LensVLM-9B
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-09-21
가져온 때 2026-09-25 23:01 UTC · 436cd7dd55e01e86
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apache-2.0
원제 — SupraLabs/Supra2-IMG
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Supra2-IMG is a tiny 100M parameters text-to-image (T2I) model that has been trained from scratch on high-quality synthetic data and delivers state-of-the-art image quality for its size.
나온 때 2026-09-21
가져온 때 2026-09-27 23:01 UTC · e006b2ea9024da28
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cc-by-4.0
원제 — moondream/parakeet-redux
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — MacBook Air with the Apple M2 (4 performance and 4 efficiency CPU cores, 10-core GPU), 16 GB unified memory, macOS 15.
나온 때 2026-09-18
가져온 때 2026-09-26 23:01 UTC · 6144a78a085e7fc8
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apache-2.0
원제 — XingChen-AGI/TeleOCR
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — We evaluated NaviDC-OCR with its native weights, achieving better results than MinerU 2.5 Pro and PaddleOCR-VL 1.6.
나온 때 2026-08-14
가져온 때 2026-09-28 05:05 UTC · e9a2dd67be526bb6
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cc-by-nc-4.0MERT-v2-FullSong 기반
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — bf16 variants are half the size; head top-1 agreement with fp32 is 98.6%).
나온 때 2026-09-13
가져온 때 2026-09-15 23:01 UTC · 1bd7034ce20966aa
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otherSwift-Qwen3.8-27b 기반
원제 — ukisai/Swift-Qwen3.8-27B-GGUF
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — (<1% loss) and as a result getting a x1.95 speed-up on several tasks.
나온 때 2026-09-11
가져온 때 2026-09-15 23:01 UTC · fae0d09608b75058
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cc-by-nc-4.0SheetSage2 기반
원제 — Comfy-Org/YuE2
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-09-11
가져온 때 2026-09-15 23:01 UTC · 65418212282ccac7
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mitDeepSeek-V4.1-Flash 기반
원제 — dealignai/DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — The refusal circuitry is surgically removed while every capability-critical component (routed experts, Engram memory, CSA2 sparse attention, DSpark draft head, vision tower, router gates,…
나온 때 2026-09-10
가져온 때 2026-09-13 23:03 UTC · aba564a993aae2f3
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apache-2.0Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-L-Uncensored 기반
원제 — DavidAU/Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-L-Uncensored-NM-DAU-NEO-MTP-GGUF
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — TWIN TURBO: Closed source level of intelligence with an arc-c at 709 (this is instruct "medium", reasoning is even higher), while using smaller quants too.
나온 때 2026-09-10
가져온 때 2026-09-14 23:01 UTC · 68058414275bc9a3
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otherQwen3.8-27B 기반
원제 — ukisai/Swift-Qwen3.8-27b
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — (<1% loss) and as a result getting a x1.95 speed-up on several tasks.
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-14 23:01 UTC · b4d8039f21680101
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라이선스 없음
원제 — TaichuAI/ZDTaichu5.0-9B
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Within the 10B-scale general-purpose VLMs compared in this release blog, ZDTaichu5.0-9B retains first-tier general visual understanding while supporting spatial reasoning, high-level embo…
나온 때 2026-09-04
가져온 때 2026-09-15 23:01 UTC · 5179574dcefd9e42
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llama3.1Llama-3.1-8B 기반
원제 — meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2024-07-18
가져온 때 2026-09-14 23:01 UTC · bad7065e70b23d0e
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
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apache-2.0
원제 — openbmb/MiniCPM5-2B
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — It is a dense 2B Transformer that scales up the same training recipe, built for on-device, local deployment, and resource-constrained scenarios, reaching 2B-class open-source SOTA.
나온 때 2026-09-06
가져온 때 2026-09-07 23:01 UTC · 80cbd6d3b1d56d8d
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apache-2.0
원제 — WarmBloodAban/Minimax-h3_Singularity
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — 🛡️ Full Base Capability Retention: 100% preserves MiniMax-H3's original prompt adherence, style adaptability, and base multimodal generation strength.
나온 때 2026-09-05
가져온 때 2026-09-06 23:01 UTC · 740cf7d9fea002ec
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apache-2.0
원제 — openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — It is a dense 2B Transformer that scales up the same training recipe, built for on-device, local deployment, and resource-constrained scenarios, reaching 2B-class open-source SOTA.
나온 때 2026-09-05
가져온 때 2026-09-08 16:21 UTC · 8d445192f84dfbcc
뜯은 자리 — 모델 카드
고른 조건에 맞는 것이 이 페이지에 없다.
논문·레포·모델·블로그·레딧·팟캐스트를 하루 한 번 기계가 긁는다. 모은 것은 한 번씩 뜯는다 — README·초록·모델 카드를 열어 보고, 거기서 나온 것은 카드가 되든 안 되든 계속 갖고 있는다. 제목과 링크는 원문으로 가고, 여기서 원문을 다시 싣지 않는다.
카드의 회색 줄은 소스가 내세우는 말이 아니라 뜯어서 나온 것이다 — 라이선스, 마지막 커밋, 무엇 위에 얹은 모델인지, 논문이 자기 한계를 적었는지. 무엇을 읽고 그렇게 적었는지는 「우리가 본 것」을 펴면 나온다. 「목록뿐」이라고 적힌 것은 원문을 못 읽었다는 뜻이다 — 우리를 막는 사이트가 있고, 그걸 읽은 척하지 않는다.
따옴표가 붙은 줄은 원문에서 그대로 옮긴 문장이다 — 대상이 스스로 밝힌 수치이지 우리가 잰 값이 아니다. 검증하지 않고 옮기기만 했고, 그러라고 따옴표를 붙였다.
한국어 제목과 요약은 기계(내 컴퓨터에서 돌리는 AI 모델)가 원문을 읽고, 처음 보는 사람도 알아듣게 풀어 쓴 것이다. 내가 읽고 쓴 것이 아니다. 원문에 없는 수치나 평가는 넣지 말라고 시켜 두었지만 기계가 쓴 것이니, 확실히 하려면 원문을 본다 — 원제는 카드를 펼치면 있다.
주제는 원문 제목·인용·태그에 나온 낱말을 정해진 목록과 맞춰 기계가 매긴 것이다 — 카드를 읽는 모델은 없다. 아무 낱말도 안 걸려 주제가 하나도 없는 카드가 있고, 주제를 고르면 그건 빠진다. 소스와 주제는 같이 걸린다.
카드마다 그때 실제로 읽은 문장 한 줄과, 그때 받아 온 응답의 지문을 남긴다. 원문은 여기 저장하지 않는다 — 나중에 원문이 바뀌거나 사라져도 담보하는 것은 "우리가 본 시점의 그 문장"이지 페이지 전체가 아니다.