/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Nanbeige4.2-3B
Библиотека
gguf
Опубликована
22 июл 2026

Nanbeige4.2-3B-GGUF

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Abiray/Nanbeige4.2-3B-GGUF — набор квантизированных версий модели Nanbeige/Nanbeige4.2-3B, опубликованный в формате GGUF.

399скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены22 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель разработана Nanbeige; в репозитории представлены файлы для локального запуска через llama.cpp. Базовая архитектура — Looped Transformer с 3 миллиардами параметров без учёта embedding-параметров.

Модель предназначена для генерации текста, включая задачи, связанные с кодом и агентными сценариями. Указанные языки — английский и китайский. Мультимодальные возможности и размер контекста в README не указаны. Доступны варианты квантизации от 4 до 8 бит: Q4_K_S и Q4_K_M уменьшают требования к памяти, Q5_K_M и Q6_K обеспечивают более высокую точность, а Q8_0 ориентирован на максимальное качество среди GGUF-версий. Квантизация позволяет запускать модель локально, но может снижать качество относительно исходной версии, особенно при использовании более агрессивных вариантов.

Распространение указано под лицензией Apache-2.0. Для запуска рекомендуется llama.cpp с поддержкой Nanbeige4.2; конкретные требования к оборудованию и производительности зависят от выбранного файла квантизации.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Nanbeige4.2-3B - GGUF Quants

This repository contains GGUF quantizations for Nanbeige/Nanbeige4.2-3B.

  • Original Model: Nanbeige/Nanbeige4.2-3B
  • Base Architecture: Looped Transformer (3B non-embedding parameters)
  • Quantization Format: GGUF (Q4_K_M, Q4_K_S, Q5_K_M, Q6_K, Q8_0)

Available Files & Quantization Details

File NameSizeQuant MethodDescription
Nanbeige4.2-3B-Q4_K_M.gguf~2.57 GBQ4_K_M4-bit medium. Recommended balance of speed, memory usage, and quality.
Nanbeige4.2-3B-Q4_K_S.gguf~2.50 GBQ4_K_S4-bit small. Slightly lower memory footprint.
Nanbeige4.2-3B-Q5_K_M.gguf~2.99 GBQ5_K_M5-bit medium. Higher precision with slight increase in size.
Nanbeige4.2-3B-Q6_K.gguf~3.42 GBQ6_K6-bit quantization. Very close to FP16 performance.
Nanbeige4.2-3B-Q8_0.gguf~4.43 GBQ8_08-bit quantization. Maximum quality for GGUF.

Usage Guide

1. Running with llama.cpp

For full support, clone the official or nanbeige42 fork of llama.cpp:

# Clone the repository with Nanbeige support
git clone -b nanbeige42 [https://github.com/Nanbeige/llama.cpp.git](https://github.com/Nanbeige/llama.cpp.git)
cd llama.cpp

# Build with CUDA support
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON
cmake --build build --config Release -j

# Download a model from this repository
huggingface-cli download Abiray/Nanbeige4.2-3B-GGUF Nanbeige4.2-3B-Q4_K_M.gguf --local-dir .

# Run CLI inference
./build/bin/llama-cli -m Nanbeige4.2-3B-Q4_K_M.gguf -ngl 99 -p "Which number is bigger, 9.11 or 9.8?"

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
774a61f

0 моделей