AETHERION모델 · 모드별 사양
채팅 화면에서는 모델 이름 대신 High · Medium · Low 모드만 보여요. 모드마다 실제로 어떤 모델이 도는지는 여기에 그대로 적어 둬요. AETHERION은 이 모델들을 직접 학습하지 않았고, 공개 가중치를 양자화해서 우리 서버에서 돌려요.
| 모드 | 모델 | 양자화 · 크기 | 측정 속도* | 특징 | 라이선스 |
|---|---|---|---|---|---|
| High · 깊게 생각 (기본) | Google Gemma 4 26B-A4B · MoE, 활성 약 4B | UD-IQ3_S (3.44bit) · 11.3GB | 초당 약 11 토큰 | 이미지 이해, 생각 모드 | Apache 2.0 |
| Medium · 균형 | OpenAI gpt-oss-20b · MoE, 전체 21B · 활성 약 3.6B | MXFP4 (ggml-org GGUF) · 12.1GB | 초당 약 9 토큰 (추론 토큰 포함) | 텍스트 전용, 내부 추론 | Apache 2.0 |
| Low · 빠르게 | Kakao Kanana 1.5 15.7B-A3B Instruct · MoE, 활성 약 3B | IQ4_XS (4.25bit) · 8.7GB | 초당 약 19 토큰 | 텍스트 전용, 한국어 특화 | Kanana License |
* 2026-10-24, 같은 서버(인텔 Xeon 8코어, RAM 15GB, GPU 없음)에서 llama.cpp b11712로 짧은 한국어 답변을 생성하며 직접 잰 값이에요. 질문 길이와 도구 사용에 따라 달라져요. gpt-oss-20b는 메모리를 최대 약 10.7GB 썼어요.
모드를 바꾸면
- RAM이 15GB라 한 번에 한 모델만 올려요. 모드를 바꾸면 이전 모델을 내리고 새 모델을 불러와서 보통 10~40초 걸려요.
- 이미지 첨부는 High 모드에서만 돼요. 다른 모드에서 이미지를 올리면 High로 바꾸자고 안내해요.
- 문맥 길이는 모든 모드에서 8,192 토큰이에요.
이미지 생성
Black Forest Labs FLUX 3 Image Klein 5.6B (Q4_K GGUF) + Qwen3-VL-4B 텍스트 인코더, stable-diffusion.cpp, CPU. 512px 한 장에 약 2분 20초. FLUX Kommunity License. 그리는 동안 채팅 모델을 잠시 내려요.
API로 직접 고르기
POST /api/models에 {"id":"gemma4"}(High), {"id":"gptoss"}(Medium), {"id":"kanana15"}(Low)를 보내요. 자세한 건 API 문서를 봐 주세요.