219개 부모 모델 + 7075개 variant를 15개 차트로 정리. 각 섹션은 관찰된 정량 통계만 표기한다.
각 모델의 최대 파라미터 크기를 log-binning 하여 집계.
최대 파라미터(B)와 누적 Pulls의 산점도. 카테고리별 색상, 두 축 모두 log 스케일.
마지막 업데이트 추정 날짜와 누적 Pulls. 마커 크기는 최대 파라미터에 비례.
출시일 대비 최대 파라미터. 클라우드 전용 / 로컬 다운로드 가능 모델을 색으로 분리.
카테고리별 박스플롯. 상자=IQR(Q1–Q3), 중앙 실선=중앙값, 수염=1.5×IQR, 점=개별 모델.
벤더별 모델 수와 Pulls 합계. 색상은 모델 수를 인코딩.
상위 15개 벤더의 카테고리별 모델 수 분포.
출시 반기별, 해당 기간에 나온 모델 중 각 태그를 가진 비율.
Pulls ÷ 최대 파라미터. 상위 25개 모델 표시.
총 파라미터(B) 대 활성 파라미터(B) 산점도(log-log). 대각선은 dense (active=total). MoE는 대각선 아래.
variant 수 기준 상위 30개 부모 모델의 variant 파일 크기를 모델별 세로축에 분포로 표시. 색상=양자화 비트.
전체 variant의 컨텍스트 윈도우 길이 분포 (log binning). 주요 구간(8K, 32K, 128K, 256K, 1M) 표시.
VRAM 슬라이더를 움직이면 해당 용량 안에 적재 가능한 variant 수를 카테고리별로 집계. 추정치는 weight 파일 크기 × 1.15 (KV cache + activation 마진).
MoE variant만 필터. 활성 파라미터(B) 분포 히스토그램. 빨간 임계선=10B (Giseop 노트의 "k≥10" 휴리스틱).
반기별, 해당 기간에 업데이트된 부모 모델 중 MoE 비율(우축)과 MoE 평균 sparsity(좌축).
| Variant | 벤더 | Total B | Active B | 양자화 | 크기 | 컨텍스트 | 모달리티 | 플랫폼 | 업데이트 | Pulls (parent) |
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