/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Sulphur-2-base
Библиотека
gguf
Опубликована
10 мая 2026

Sulphur-2-base-GGUF

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

Abiray/Sulphur-2-base-GGUF — набор файлов модели Sulphur-2-base, разработанной SulphurAI, в формате GGUF.

3 690скачиваний за 30 дней80лайковвеса обновлены30 мая 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 предназначена для задач преобразования текста в видео и совместима с архитектурой ltxv. Репозиторий содержит варианты с разной степенью квантования для запуска на оборудовании с различными ограничениями по оперативной памяти и VRAM.

Модель содержит 21 млрд параметров. Доступны версии BF16 размером 42,0 ГБ, а также квантованные варианты Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S, Q4_0, Q3_K_M и Q3_K_S размером от 10,3 до 22,8 ГБ. Вариант Q4_K_M обозначен как рекомендуемый стандартный баланс скорости, требований к памяти и качества, тогда как BF16 обеспечивает максимальное качество, а варианты Q3 предназначены для наиболее ограниченных конфигураций.

Сильной стороной набора является широкий выбор квантований: можно подобрать компромисс между качеством, скоростью инференса и потреблением памяти. При этом более сильное сжатие снижает качество, а для BF16 требуется значительный объём VRAM. Сведения о поддерживаемых языках, максимальном контексте, точных входных и выходных модальностях, системных требованиях и лицензии в предоставленной карточке не указаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Sulphur-2-Base (Dev) - GGUF

This repository contains GGUF format model files for SulphurAI's Sulphur-2-base.

Model Details

Available Quantizations

The following quantization tiers are provided to accommodate different hardware capabilities and VRAM constraints.

FilenameQuantization TypeSizeRecommended Use
sulphur_dev_bf16.ggufBF16 (16-bit)42.0 GBUnquantized baseline. Maximum quality and accuracy. Requires massive VRAM.
sulphur_dev-Q8_0.ggufQ8_0 (8-bit)22.8 GBExtremely high quality, near unquantized performance.
sulphur_dev-Q6_K.ggufQ6_K (6-bit)17.8 GBVery high quality, minimal precision loss.
sulphur_dev-Q5_K_M.ggufQ5_K_M (5-bit)16.1 GBExcellent balance of quality and performance.
sulphur_dev-Q5_K_S.ggufQ5_K_S (5-bit)15.0 GBSlightly smaller 5-bit variant for strict memory limits.
sulphur_dev-Q4_K_M.ggufQ4_K_M (4-bit)14.3 GBRecommended standard. Fast inference with very low quality degradation.
sulphur_dev-Q4_K_S.ggufQ4_K_S (4-bit)13.2 GBSmaller 4-bit variant, slightly lower quality than K_M.
sulphur_dev-Q4_0.ggufQ4_0 (4-bit)13.0 GBLegacy 4-bit quant. Very fast inference but higher perplexity than K-quants.
sulphur_dev-Q3_K_M.ggufQ3_K_M (3-bit)11.1 GBHigh compression. Best for constrained environments with limited RAM/VRAM.
sulphur_dev-Q3_K_S.ggufQ3_K_S (3-bit)10.3 GBMaximum compression. Lowest footprint but highest quality loss.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · gguf

Нельзя запустить

Генеративная модель выложена не в формате diffusers: рантайм её не загрузит.

Ревизия весов
2f3c86a

0 моделей