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이 GPU로 어떤 작업을 실행할 수 있나요?
GPU 구성과 역량을 선택하여 이에 적합한 최적의 오픈 모델을 찾고 API로 배포하세요.
벤치마크 점수 기준 순위: 경시대회 수학, 논리 및 과학적 추론
| # | 모델 | 정밀도 | 최대 컨텍스트 | 점수 (0–10) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3.8-27B 2026.08 | FP8 | 256K | 8.85 |
| 2 | GLM-4.7-Flash 2026.01 | FP16 | 198K | 7.23 |
| 3 | Qwen-AgentWorld-35B-A3B 2026.06 | FP16 | 256K | 7.10 |
| 4 | TaskMem 2026.06 | FP16 | 240K | 7.10 |
| 5 | Gemma 4 31B 2026.03 | FP16 | 256K | 7.07 |
| 6 | Kimi-VL-A3B-Thinking-2506 2025.06 | FP16 | 128K | 7.00 |
| 7 | ZAYA1-8B 2026.05 | FP8 | 128K | 6.71 |
| 8 | Cosmos3-Edge 2026.07 | FP16 | 128K | 6.60 |
| 9 | UI-Mate-27B 2026.08 | FP16 | 256K | 5.80 |
| 10 | Fara-7B 2025.11 | FP16 | 125K | 5.60 |
| 11 | Nemotron 3 Nano Omni 2026.04 | NVFP4 | 256K | 5.00 |
| 12 | North-Micro-Vision-Instruct 2026.08 | FP16 | 488K | 1.60 |
| 13 | Mage-VL 2026.07 | FP16 | 256K | 0.42 |
| 14 | GLM-4.1V-9B-Thinking 2025.07 | FP16 | 64K | 0.30 |
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