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무료+유료, 유료
로딩 중…
월간 방문 수
7.33천
전월 대비 성장
-2.78천
상승 속도: -27.5%
직접 유입 비중
39%
직접 유입 비중은 사용자 유지율이 아닙니다.
주요 시장
🇺🇸미국
점유율: 66.4%
트래픽 추이
월간 웹사이트 방문 수 추정치
월간 웹사이트 방문 수 추정치
이 도메인의 Similarweb 추정치이며 활성 사용자 수가 아닙니다. 관측 데이터가 있는 월만 표시하며 수집일과 집계 월을 구분합니다.
수집일 2026. 11. 11.
에디터가 매긴 5점 만점 평가이며, 사용자 평점의 평균이 아닙니다. 이 페이지의 관점들은 제품 정보를 바탕으로 AI가 정리한 것이며, 실제 사용자 후기가 아닙니다.
2026-11-11에 검증된 OpenAITools.app 텔레메트리에 따르면, Bagel(bagel-ai.org)은(는) 오픈소스 AI 모델에 색인된 AI 플랫폼으로 월 7.33천회 방문을 기록 중이며, 전월 대비 트래픽 변화량은 -2.78천(-27.5%)입니다. 주요 지리적 시장은 미국(트래픽 점유율 66.4%)이며, 무료 가격 모델로 운영됩니다. 월간 트래픽 기준 주요 경쟁 대안으로는 Google Gemma 오픈 모델 (월 490.09만회 방문), Unsloth AI (월 88.75만회 방문), Tencent Hunyuan(텐센트 훈위안) (월 148.55만회 방문) 등이 있습니다.
오픈소스 멀티모달 종결자.
파인튜닝하기 너무 편함.
실제 사이트 점검, 요금 구조, 동일 카테고리 기준을 바탕으로 AI가 재구성한 참고 관점이며 개별 실사용자의 후기가 아닙니다.
하나의 모델이 이미지와 텍스트 혼합 입력을 받아 혼합 형식으로 출력하며 추론, 대화, 생성을 담당합니다.
인터리브된 동영상 클립 사전 학습으로 인물 동일성과 세부 묘사를 유지하며 고급 편집을 수행합니다.
최소한의 정렬 데이터로 스타일과 세계관을 바꾸고 여러 턴에 걸쳐 새 장면을 구성합니다.
실제 세계 동영상에서 내비게이션 지식을 학습해 회화나 SF 세계를 포함한 다양한 환경을 이동합니다.
내장된 추론 모드가 짧은 프롬프트를 상세하고 논리적인 시각 결과물로 확장합니다.
BAGEL은 Chaorui Deng, Deyao Zhu, Kunchang Li, Chenhui Gou, Feng Li 등이 이끄는 연구팀이 2025년 5월 20일 공개한 오픈소스 통합 멀티모달 모델입니다. GPT-4o나 Gemini 2.0 같은 독점 멀티모달 시스템에 준하는 기능을 누구나 파인튜닝, 증류, 배포할 수 있는 오픈 형태로 제공하는 것이 목표입니다. 별도의 비전 모델과 이미지 생성기를 이어 붙인 구조가 아니라 사전 학습 단계부터 네이티브 멀티모달입니다.
이미지와 텍스트 입출력을 혼합 형식으로 처리하므로 같은 시스템이 이미지를 이해하고, 대화하고, 사실적인 이미지를 생성하고, 기존 이미지를 편집하고, 스타일을 변환하고, 3D 환경을 탐색하고, 미래 동영상 프레임을 예측할 수 있습니다. 아키텍처는 Mixture-of-Transformer-Experts를 채택해 두 인코더가 픽셀 수준과 의미 수준 특징을 담당하며, Next Group of Token Prediction 목표로 언어, 이미지, 동영상, 웹 토큰 수조 개를 학습했습니다.
프로젝트는 Janus-Pro-7B, Emu3-8B, TokenFlow-XL-13B, BLIP3-o-8B 등 오픈 모델과의 비교표도 공개합니다. BAGEL은 MME-P, MMBench, MMMU, MMVet에서 높은 점수를 보이고, 생성 표에서는 단일 객체, 두 객체, 개수 세기, 색상, 위치, 색상 속성을 아우르며 전체 0.88로 앞서 있습니다. 팀은 창발적 동작도 기록했는데, 복잡한 지능형 편집은 기초 이해와 생성 능력이 자리 잡은 뒤에야 나타난다고 설명합니다.
BAGEL을 파인튜닝하거나 증류하고 공개된 이해, 생성, 편집 벤치마크와 성능을 비교합니다.
이미지와 텍스트 혼합 입출력을 단일 모델로 처리해 여러 전용 모델을 조합할 필요를 없앱니다.
주체의 일관성을 유지하면서 지능형 편집, 스타일 변환, 다중 턴 합성을 시험합니다.
실제 동영상에서 추출한 내비게이션 지식으로 에이전트를 시뮬레이션과 예술 환경에서 움직입니다.
동일한 주요 카테고리에 속한 경쟁 AI 도구의 나란히 보는 텔레메트리 비교
| 순위 | AI 도구 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 직접 유입 비중 | 가격 | 일대일 비교 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Bagel | 7.33천 | -27.5% | 직접 유입 39% | 무료 | 현재 도구 |
| 1 | Google Gemma 오픈 모델 | 490.09만 | -13.5% | 직접 유입 26% | 무료+유료, 유료 | vs Google Gemma 오픈 모델 |
| 2 | Unsloth AI | 88.75만 | -17.6% | 직접 유입 30% | 무료 | vs Unsloth AI |
| 3 | Tencent Hunyuan(텐센트 훈위안) | 148.55만 | -1.2% | 직접 유입 58% | 가격 문의 | vs Tencent Hunyuan(텐센트 훈위안) |
| 4 | MuAPI | 41.28만 | +13.7% | 직접 유입 55% | 무료+유료 | vs MuAPI |
| 5 | Stable Diffusion(Stability AI) | 34.19만 | +1.2% | 직접 유입 39% | 무료+유료, 가격 문의 | vs Stable Diffusion(Stability AI) |
| 6 | Agnes AI | 90.22만 | -25.8% | 직접 유입 70% | 무료+유료 | vs Agnes AI |
무료 / 오픈소스Unsloth is an open-source toolkit for running and training large language models locally. It provides faster, more memory-efficient fine-tuning, a local chat and agent environment with browser use, image and video generation, and an OpenAI-compatible API your existing tools can connect to.
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무료 / 오픈소스텍스트·비전·이미지·음성을 아우르는 텐센트의 멀티모달 파운데이션 모델
무료 / 오픈소스이미지·영상·오디오·3D를 위한 오픈 생성 모델
500개 이상의 이미지·비디오·오디오·LLM 모델을 하나의 OpenAI 호환 API로
특화 강점MiniMax Image-01 is MiniMax's open-weight image generation model, available through the MiniMax API and MiniMax Design. It turns text prompts into high-resolution visuals and powers image workflows inside MiniMax's broader model family.
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Replicate is a cloud API for running, fine-tuning, and deploying machine learning models. Spin up open-source and hosted models — from image, video, and audio generation to speech synthesis, captioning, and LLM inference — with one line of code, or package your own model with Cog and put it behind a production-ready API.
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