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AIモデルライブラリ/unsloth/MOSS-Image-Base-GGUF
モデル情報

MOSS-Image-Base-GGUF

unsloth · MOSS-Image-Base-GGUF

This is a GGUF quantized version of MOSS-Image-Base by OpenMOSS, the 5.1B text-to-image transformer. unsloth/MOSS-Image-Base-GGUF uses Unsloth Dynamic 2.0 methodology: the `UD-` files are mixed precision, with each layer's type chosen from a measured sensitivity scan and an importance matrix collected while generating images. - Runs in Unsloth Studio and in stable-diffusion.cpp builds that include MOSS-Image (master-975 or newer), on CPU, Mac and GPU. - Only the transformer is in these files. The VAE and tokenizer are unchanged; take them from unsloth/MOSS-Image-Base-FP8, which carries the upstream diffusers folders byte for byte. The text encoder runs from the stock unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF `Qwen3.5-9B-Q8_0.gguf`. **Recommended:** `MOSS-Image-Base-UD-Q4_K_XL.gguf` (3.42 GB) for most machines: LPIPS 0.179 against 0.293 for `Q4_K_M`. For output closer to bf16 use `UD-Q5_K_XL` (0.138) or `UD-Q6_K_XL` (0.102); `Q8_0` (0.081) is the closest. On a CUDA GPU, Unsloth Studio defaults to the INT8-ConvRot file in unsloth/MOSS-Image-Base-FP8 (LPIPS 0.096) instead. Pick **MOSS-Image-Base** in the Images tab and choose a GGUF file from this repo. Unsloth Studio runs MOSS-Image GGUFs with its bundled stable-diffusion.cpp engine and downloads the VAE, tokenizer and Qwen3.5-9B text encoder for you. Defaults: 1024x1024, 50 steps, CFG 3, shift 5.

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情報更新日時2026/10/30 13:19:38
OVERVIEW

モデル紹介

This is a GGUF quantized version of MOSS-Image-Base by OpenMOSS, the 5.1B text-to-image transformer. unsloth/MOSS-Image-Base-GGUF uses Unsloth Dynamic 2.0 methodology: the `UD-` files are mixed precision, with each layer's type chosen from a measured sensitivity scan and an importance matrix collected while generating images. - Runs in Unsloth Studio and in stable-diffusion.cpp builds that include MOSS-Image (master-975 or newer), on CPU, Mac and GPU. - Only the transformer is in these files. The VAE and tokenizer are unchanged; take them from unsloth/MOSS-Image-Base-FP8, which carries the upstream diffusers folders byte for byte. The text encoder runs from the stock unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF `Qwen3.5-9B-Q8_0.gguf`. **Recommended:** `MOSS-Image-Base-UD-Q4_K_XL.gguf` (3.42 GB) for most machines: LPIPS 0.179 against 0.293 for `Q4_K_M`. For output closer to bf16 use `UD-Q5_K_XL` (0.138) or `UD-Q6_K_XL` (0.102); `Q8_0` (0.081) is the closest. On a CUDA GPU, Unsloth Studio defaults to the INT8-ConvRot file in unsloth/MOSS-Image-Base-FP8 (LPIPS 0.096) instead. Pick **MOSS-Image-Base** in the Images tab and choose a GGUF file from this repo. Unsloth Studio runs MOSS-Image GGUFs with its bundled stable-diffusion.cpp engine and downloads the VAE, tokenizer and Qwen3.5-9B text encoder for you. Defaults: 1024x1024, 50 steps, CFG 3, shift 5.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか？

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか？

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

huggingface · unsloth/MOSS-Image-Base-GGUF ↗2026/10/29 20:06:27
huggingface · enrich:79bdc651-c17c-4143-a7aa-0f320ea6a33b ↗2026/10/30 13:19:38

许可证：apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。