사용 가능한 모델

W&B Inference를 통해 제공되는 파운데이션 모델을 둘러보세요

W&B Inference는 여러 오픈 소스 파운데이션 모델에 대한 접근을 제공합니다. 각 모델은 서로 다른 강점과 활용 사례를 가지고 있습니다.

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모델 카탈로그

모델	모델 ID (API용)	유형	컨텍스트 윈도우	파라미터	설명
DeepSeek V3.1	deepseek-ai/DeepSeek-V3.1	텍스트	161K	37B-671B (활성-전체)	프롬프트 템플릿을 통해 사고 모드와 비사고 모드를 모두 지원하는 대규모 하이브리드 모델입니다.
Meta Llama 4 Scout	meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct	텍스트, 비전	64K	17B-109B (활성-전체)	텍스트와 이미지 이해를 통합한 멀티모달 모델로, 시각적 작업과 복합 분석에 적합합니다.
Meta Llama 3.3 70B	meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct	텍스트	128K	70B (전체)	대화형 작업, 상세 지시 수행 및 코딩에 뛰어난 다국어 모델입니다.
Meta Llama 3.1 70B	meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct	텍스트	128K	70B (전체)	반응성이 뛰어난 다국어 챗봇 상호작용을 위해 최적화된 효율적인 대화형 모델입니다.
Meta Llama 3.1 8B	meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct	텍스트	128K	8B (전체)	반응성이 뛰어난 다국어 챗봇 상호작용을 위해 최적화된 효율적인 대화형 모델입니다.
Microsoft Phi 4 Mini 3.8B	microsoft/Phi-4-mini-instruct	텍스트	128K	3.8B (전체)	리소스가 제한된 환경에서 빠른 응답에 적합한 경량·고효율 모델입니다.
MiniMax M2.5	MiniMaxAI/MiniMax-M2.5	텍스트	197K	10B-230B (활성-전체)	고도로 희소한 아키텍처를 사용한 MoE(전문가 혼합) 모델로, 높은 처리량과 낮은 지연 시간, 뛰어난 코딩 성능을 위해 설계되었습니다.
Moonshot AI Kimi K2.5	moonshotai/Kimi-K2.5	텍스트, 비전	262K	32B-1T (활성-전체)	Kimi K2.5는 활성 파라미터 320억 개와 전체 1조 개 파라미터를 갖춘 멀티모달 전문가 혼합(Mixture-of-Experts) 언어 모델입니다.
OpenAI GPT OSS 120B	openai/gpt-oss-120b	텍스트	131K	5.1B-117B (Active-Total)	고급 수준의 추론, 에이전트형 작업, 범용 사용 사례를 위해 설계된 효율적인 전문가 혼합(Mixture-of-Experts) 모델입니다.
OpenAI GPT OSS 20B	openai/gpt-oss-20b	텍스트	131K	3.6B-20B (Active-Total)	낮은 지연 시간을 제공하며, OpenAI의 Harmony 응답 형식으로 학습되어 추론 능력을 갖춘 전문가 혼합(Mixture-of-Experts) 모델입니다.
OpenPipe Qwen3 14B Instruct	OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct	텍스트	32.8K	14.8B (Total)	다국어를 지원하는 효율적인 조밀한(dense) 구조의 지시 기반 미세 조정 모델로, OpenPipe에서 파인튜닝을 통한 에이전트 구축에 최적화된 모델입니다.
Qwen3 235B A22B Thinking-2507	Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507	텍스트	262K	22B-235B (Active-Total)	구조화된 추론, 수학, 장문 생성에 최적화된 고성능 전문가 혼합(Mixture-of-Experts) 모델입니다.
Qwen3 235B A22B-2507	Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507	텍스트	262K	22B-235B (Active-Total)	논리적 추론에 최적화된 효율적인 다국어 지원 전문가 혼합(Mixture-of-Experts) 지시 기반 미세 조정 모델입니다.
Qwen3 30B A3B	Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	텍스트	262K	3.3B-30.5B (Active-Total)	Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507은 향상된 추론, 코딩, 긴 컨텍스트 이해 능력을 갖춘 305억 파라미터 규모의 MoE(전문가 혼합) 지시 기반 미세 조정 모델입니다.
Qwen3 Coder 480B A35B	Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct	텍스트	262K	35B-480B (Active-Total)	함수 호출, 도구 사용, 긴 컨텍스트 추론과 같은 에이전트 기반 코딩 작업에 최적화된 전문가 혼합(Mixture-of-Experts) 모델입니다.
Z.AI GLM 5	zai-org/GLM-5-FP8	텍스트	200K	40B-744B (Active-Total)	추론과 코딩에서 강력한 성능을 발휘하는, 장기 실행 에이전트형 작업에 최적화된 Mixture-of-Experts 모델입니다.

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모델 ID 사용하기

API를 사용할 때는 위 표의 Model ID로 사용할 모델을 지정하세요. 예를 들어:

response = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
    messages=[...]
)

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다음 단계

• 각 모델에 대한 사용 한도 및 요금을 확인하세요
• 이들 모델의 사용 방법은 API 레퍼런스를 참조하세요
• W&B Playground에서 모델을 직접 사용해 보세요