ReMM SLERP 13B
1645°
undi95 | 6,144 토큰 컨텍스트 | 입력 $0.35/M, 출력 $0.65/M. 원본 MythoMax-L2-B13의 재현 실험으로, 업데이트된 모델을 사용했습니다. #merge
이 모델의 가이드
Ollama vs LM Studio (2026): 어떤 로컬 AI 앱을 사용할까, 그리고 각각 어떤 최고 모델을 실행할까
로컬 AI에 실제로 필요한 VRAM은 얼마나 될까?
GGUF 파일이란? 양자화 모델 설명 (Q4, Q8, fp8, NF4)
캡틴의 노트
2026-10-13의 노트
ReMM SLERP 13B는 Undi95가 만든 오픈 가중치 Llama 2 13B 병합 모델로, SLERP와 TIES 병합 기법을 사용해 다섯 개 구성 모델을 결합했습니다. Chronos, Airoboros, Nous-Hermes, Huginn 조합으로 기술적 작업보다는 창작과 역할극에 적합합니다. 클라우드 비용 없이 로컬에서 실행 가능한 유능한 채팅 및 스토리텔링 모델을 원하는 취미 사용자에게 적합합니다.
알려진 점
- 다섯 개의 서로 다른 Llama 2 13B 모델을 SLERP 병합 기법으로 결합
- 평가가 좋은 창작 기반 MythoMax의 직계 후손
- 오픈 가중치로 소비자 하드웨어에서 로컬 실행 가능
- 호스팅 추론 시 입력 토큰당 0.35달러로 저렴한 API 비용
- 표준 Alpaca 프롬프트 형식 사용, 로컬 실행기에서 널리 지원됨
주의할 점
- GSM8K 점수 9.17로 수학 성능 약함; 산술이나 논리 연쇄에 의존 금지.
- 6,144 토큰 컨텍스트는 현재 기준 짧아 긴 문서는 분할 필요.
- 라이선스는 구성 모델과 Llama 2 제한을 따르므로 상업적 사용 전 확인 필요.
시도해볼 프롬프트
협업 스토리 시작
아래는 작업을 설명하는 지시문입니다. 요청을 적절히 완성하는 응답을 작성하세요.
### 지시문:
폭풍우 속 등대에서 벌어지는 고딕 공포 이야기의 첫 두 단락을 작성하세요. 한 명의 등장인물을 소개하고 미해결 위협으로 끝내세요.
### 응답:
캐릭터 음성 연습
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### 지시문:
당신은 1940년대 로스앤젤레스의 세상에 지친 탐정입니다. 초조한 의뢰인이 남편이 3일째 실종되었다고 말했습니다. 당신 성격을 드러내는 세 가지 질문으로 답하세요.
### 응답:
톤별 문장 재작성
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### 지시문:
다음 문장을 세 가지 톤으로 다시 쓰세요: 불길한, 코믹한, 그리고 임상적인. 문장: "복도 끝 문은 40년 동안 열리지 않았다."
### 응답:
비교하기
- Aion-3.0-MiniAPI 전용 모델131,072 토큰 컨텍스트 · $0.70/M 입력, $1.40/M 출력
- Weaver (alpha)API 전용 모델8,000 토큰 컨텍스트 · $0.40/M 입력, $0.75/M 출력
- MiniMax M2-herAPI 전용 모델65,536 토큰 컨텍스트 · $0.30/M 입력, $1.20/M 출력
- GPT-4o-mini (2024-07-18)API 전용 모델128,000 토큰 컨텍스트 · $0.15/M 입력, $0.60/M 출력
undi95의 더 많은 텍스트 모델
사람들이 묻는 질문
- ReMM SLERP 13B를 로컬에서 실행할 수 있나요?
- 네, 가중치는 오픈되어 Hugging Face의 Undi95/ReMM-SLERP-L2-13B에서 다운로드 가능하며 Ollama, LM Studio 등으로 실행할 수 있습니다.
- 비용과 컨텍스트 길이는 어떻게 되나요?
- API 기준 입력 토큰당 0.35달러, 출력 토큰당 0.65달러이며, 6,144 토큰 컨텍스트 창을 지원합니다.
- 원본 MythoMax-L2-13B와 어떻게 다른가요?
- ReMM은 원본 MythoMax 구성 모델을 Chronos, Airoboros, Huginn 최신 버전으로 교체하고 SLERP 병합 기법을 사용해 원본과 정확히 같지 않은 업데이트된 근사 모델입니다.
캡틴의 평가로컬에서 창작과 역할극에 적합한 견고한 취미용 병합 모델; 스프레드시트 작업에는 부적합합니다.
Hugging Face의 모델 카드
캡틴은 모델의 설명과 모델 카드에서 이 노트를 작성합니다. 가격과 컨텍스트 크기는 작성 시점의 제공자 기준이며 변경될 수 있습니다.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
이 점수가 어떻게 계산되는지
이 모델은 아직 어떤 출처에서도 인기 데이터가 없어서 7,000° 아래에 임시 점수를 가지고 있어. 이 점수는 목록을 완성하는 데 쓰여. 데이터가 있는 모델보다 절대 순위가 높지 않아. 출처에서 보고가 들어오는 즉시 여기서 세부 내역이 나타나.
용어집: 여기서 쓰는 말들
- 히트 점수
- 모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
- 기본 점수
- 실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
- 다운로드 동등치
- 점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
- 로그 스케일
- 1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
- 좋아요
- 모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
- 채택률
- 두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
- 측정 및 추정
- 측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
- 시더
- 토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
- AI 호드
- 기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
- 생성 사이트
- PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
- OpenRouter 토큰
- Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- 전체 모델 (체크포인트)
- 가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
- LoRA와 임베딩
- 다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
- 패밀리와 가중치
- 모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
- 연령
- 패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
- 패밀리 부스트
- 이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
- 대체 점수
- 아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
- 신규! (유예 기간)
- 7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
- 추세
- 한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
- 일반 모델
- 카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.
ReMM SLERP 13B은(는) Text / LLM 패밀리용 텍스트 모델으로, 오픈 소스 AI 이미지·영상·텍스트 모델의 읽기 전용 카탈로그인 ModelTrends.ai에 등록되어 있습니다. 다른 Text / LLM 모델과 비교하고 열기 점수로 트렌드를 확인해 보세요.
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