Model
.ai
siguiendo los modelos de IA abiertos

Models by Denche354

Data updated 2026-10-21
62 models
Creator score 7,294°
Rank #4918 among creators
Perfil en CivitaiBrowse all their models
Try their models on Graydient
Top models by heat
Heat trend (top model)
Tendencia de popularidad de Merger_busty_ryanski
Puntuación de calor, últimos 12 meses
Puntuación de popularidad
7,343°
Esta semana
n/a
No fue lanzado/seguido
Este mes
n/a
No fue lanzado/seguido
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
Merger_busty_ryanski: Puntuación de calor, últimos 12 meses7,000°7,267°7,533°7,800°8,066°Oct 2025Jan 2026Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,343°ModelTrends.ai
7,000°
Piso
La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.
+740°
Descargas en Civitai
292 descargas de esta versión exacta en Civitai. Las descargas son el ingrediente más pesado y se cuentan en escala logarítmica: diez veces las descargas suman los mismos 300°, así que un modelo con un millón de descargas no es mil veces más popular que uno con mil. Las seis fuentes de descargas comparten ese término, repartido entre ellas según sus conteos.
+212°
Me gusta
25 me gusta y pulgares arriba en todas las fuentes. Un me gusta pesa la mitad de una descarga, en la misma escala logarítmica.
−609°
Antigüedad
−609° porque los pesos SD15 salieron en 2022. Cada modelo hereda la antigüedad de los pesos en los que se basa: 150° por año, hasta 750°, y sigue creciendo hasta entonces. Sin esto, la cima de la lista serían checkpoints de 2022 y 2023 basados en descargas que tuvieron años para acumularse.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 7,343°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.
  1. 1
    Empieza en el piso.
    Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.
    7,000°
    total acumulado
  2. 2
    Suma las descargas.
    292 equivalentes a descargas en total, de Descargas en Civitai. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.
    +740°
    7,740°
    total acumulado
  3. 3
    Suma los likes.
    25 likes y pulgares arriba, con la mitad del peso de una descarga.
    +212°
    7,952°
    total acumulado
  4. 4
    Quita la antigüedad.
    Los pesos de SD15 salieron en 2022: 150° por año, hasta 750°, creciendo hasta entonces.
    −609°
    7,343°
    total acumulado
  5. =
    La puntuación heat.
    Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.
    7,343°
Glosario: los términos usados aquí
Puntuación heat
Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
Piso
Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
Equivalentes a descargas
Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
Escala logarítmica
Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
Likes
Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
Tasa de adopción
Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
Medido y estimado
Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
Seeder
Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
AI Horde
Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
Sitios de generación
Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
Tokens de OpenRouter
Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint)
Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
LoRA y embedding
Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
Familia y pesos
La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
Antigüedad
Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
Impulso de familia
Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
Puntaje provisional
Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
¡Nuevo! (periodo de gracia)
Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
Tendencia
Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
Modelo típico
El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.
All models
7343°
Merger_busty_ryanski
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7333°
Merger_ren_lantis
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7331°
Merger_gabbie_geishababy
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7300°
Merger_dani_maiter
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7298°
Merger_liola_moon
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7296°
Merger_faye_kemperal
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7293°
Merger_elle_lightaura
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7291°
Merger_summer_lupass
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7283°
Merger_letti_witt
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7282°
Merger_marek_achina
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7276°
Merger_zara_delgloom
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7275°
Merger_elle_stormease
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7275°
Merger_lea_sophachi
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7274°
Merger_anne_lolamar
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7272°
Merger_elle_kitola
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7270°
Merger_alice_antsime
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7270°
Merger_elise_matos
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7270°
Merger_maria_X
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7266°
Merger_merek_achina
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7265°
Merger_utah_ryanaski
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7261°
Merger_shifty_marsoa
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7261°
Merger_dani_kakice
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7260°
Merger_viluna_yasash
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7258°
Merger_marie_omaly
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7256°
Merger_shanny_camelia
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7256°
Merger_raine_blox
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7254°
Merger_gray_natalo
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7249°
Merger_deb_lassay
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7248°
Merger_cherry_bravette
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7248°
Merger_cait_X
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7247°
Merger_autumn_agray
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7246°
Merger_dani_amourice
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7244°
Merger_nikoa_tay
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7243°
Merger_gala_seagan
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7242°
Merger_crystal_fallen
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7237°
Merger_aleazl_lux
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7233°
Merger_danara_baby
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7233°
Merger_jolie_melmei
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7232°
Merger_sophia_haus
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7232°
Merger_roxy_lupell
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7229°
Merger_ren_saya
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7229°
Merger_kim_helka
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7227°
Merger_roxa_lupell
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7227°
Merger_kate_sweetina
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7227°
Merger_lunaura_yasash
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7224°
Merger_tami_deltine
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7224°
Merger_karma_linga
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7223°
Merger_gabriel_monada
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7223°
Merger_juli_dakurse
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7221°
Merger_alina_yasash
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7220°
Merger_benny_bellash
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7218°
Merger_algat_maya
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7217°
Merger_arian_hillova
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7216°
Merger_frankie_applata
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7215°
Merger_sash_vooreeve
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7212°
Merger_raine_marsoa
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7211°
Merger_tayler_marsoa
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7211°
Merger_alrea_rika
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7203°
Merger_rose_lunawest
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7199°
Merger_kit_willu
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7196°
Merger_ava_shanrois
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
7190°
Merger_venti_marnat
STABLE DIFFUSION 1.5
•
EMBEDDING
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