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다음 모델을 트레이닝할 수 있습니다.
  • OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct
  • Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
  • meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
최고 성능 모델은 작업에 따라 다릅니다. 작은 모델은 더 빠르고 저렴할 수 있고, 큰 모델은 더 복잡한 동작을 처리할 수 있습니다. Model Distillation을 사용하면 여러 후보 모델을 트레이닝한 뒤 동일한 예시로 비교할 수 있습니다. UI는 트레이닝 서비스에서 허용하는 모델만 목록에 표시하므로, 모델이 선택기에서 일시적으로 사라질 수 있습니다.

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실험적 모델

다음 모델은 요청 시 실험적 트레이닝 대상으로 사용할 수 있습니다. 이 모델은 기본적으로 모델 선택기에 표시되지 않을 수 있으며, 지원 여부는 예고 없이 변경될 수 있습니다.
  • nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16
  • Qwen/Qwen3.5-4B
  • Qwen/Qwen3.5-9B
  • Qwen/Qwen3.6-35B-A3B
  • Qwen/Qwen3.8-27B
  • google/gemma-4-26B-A4B-it
  • google/gemma-4-31B-it
UI에서는 Nemotron 모델이 nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B로 표시됩니다. API 요청에서는 -BF16을 포함한 전체 식별자를 사용하세요.
이 목록은 트레이닝할 수 있는 모델에 해당합니다. 서빙, 재레이블링, 비교 용도로는 OpenAI 호환 공급자의 기존 모델을 연결해서 사용할 수도 있습니다.

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모델을 미리 하나만 고를 필요는 없습니다

가능성 있는 모델 몇 개를 트레이닝하고, 원하는 동작을 기준으로 평가한 다음, 가장 좋은 결과를 배포하세요. 이렇게 하면 벤치마크나 크기만 보고 모델을 고르는 대신, 실제 작업에서 결과를 직접 비교할 수 있습니다.
파인튜닝을 생성할 때 목록에 있는 값을 그대로 base_model에 복사하세요.
전체 요청은 Fine-tuning Quick Start를 참고하세요.
마지막 수정일 2026년 9월 30일