/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
llama.cpp
Опубликована
30 мар 2026

Qwen3.5-27B-CORDv2-Japanese

Генерация текстаТекст → текст

Набор квантованных GGUF-вариантов Qwen3.5-27B-CORDv2 для локальной генерации текста и диалогов на японском языке.

84скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 апр 2026

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Aikimi/Qwen3.5-27B-CORDv2-Japanese — набор из четырёх GGUF-квантованных вариантов модели Qwen3.5-27B-CORDv2 для локального инференса с фокусом на японский язык. В README исходной моделью до создания вариантов квантования указана Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUF; репозиторий предназначен для запуска через llama.cpp и импорта в Ollama.

Модель принимает текст и генерирует текст в диалоговом режиме. Доступны варианты Q4_K_M, Q5_K_M и Q6_K; для Q4 также приведены варианты с калибровкой imatrix и без неё. Q4 требует меньше памяти, а Q5 и Q6 ориентированы на более высокое качество при большем расходе памяти. Лицензия репозитория — Apache-2.0. README сообщает, что для imatrix-калибровки использован японский датасет TFMC/imatrix-dataset-for-japanese-llm с лицензией ODC-BY и указанием авторства.

Описание позиционирует модель как японско-ориентированную, но не приводит оценок качества или длины контекста. Репозиторий содержит только веса GGUF; при использовании вариантов с imatrix следует учитывать требования к атрибуции исходного датасета.

Сценарии применения

  • локальные диалоги на японском языке
  • генерация коротких текстов на японском языке
  • запуск чат-модели через llama.cpp
  • импорт локальной японской LLM в Ollama

Ограничения

Репозиторий содержит только GGUF-веса и не приводит оценок качества или длины контекста. Варианты с imatrix требуют соблюдения условий атрибуции датасета калибровки.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.5-27B-CORDv2-Japanese

This repository provides four GGUF quantizations of Qwen3.5-27B-CORDv2 for Japanese-focused local inference.

Source

The source model before the quantization variants in this repository is Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUF.

Files

FileQuantizationNotes
Qwen3.5-27B-CORDv2-Q4_K_M-ja_imatrix.ggufQ4_K_Mimatrix variant with lower memory use than Q5/Q6
Qwen3.5-27B-CORDv2-Q4_K_M-ja_plain.ggufQ4_K_Mplain variant in the same size class as Q4 imatrix
Qwen3.5-27B-CORDv2-Q5_K_M-ja_imatrix.ggufQ5_K_MHigher quality than Q4, with higher memory use
Qwen3.5-27B-CORDv2-Q6_K-ja_imatrix.ggufQ6_KHighest quality in this set, with the largest memory use

Variants

  • imatrix: quantized with imatrix calibration.
  • plain: quantized without imatrix calibration.

The imatrix variants in this repository were quantized using the TFMC/imatrix-dataset-for-japanese-llm dataset. The dataset page lists the license as odc-by, so attribution is provided here. Refer to the dataset page for the full license terms and attribution requirements.

Usage

llama.cpp

./llama-cli -m Qwen3.5-27B-CORDv2-Q4_K_M-ja_plain.gguf -p "Write a short self-introduction in Japanese."

Ollama import

Create a Modelfile like this:

FROM ./Qwen3.5-27B-CORDv2-Q4_K_M-ja_plain.gguf

TEMPLATE """{{- if .System }}<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{ end }}{{- if .Prompt }}<|im_start|>user
{{ .Prompt }}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{{ end }}"""

PARAMETER stop "<|im_start|>"
PARAMETER stop "<|im_end|>"
PARAMETER stop "<|endoftext|>"

Then run:

ollama create qwen35-cordv2-japanese -f Modelfile
ollama run qwen35-cordv2-japanese

Notes

  • This repository contains GGUF weights only.
  • Choose Q4 for lower memory usage and Q5/Q6 for higher quality.
  • The four files are bundled in a single repository for convenience.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
6dea1d2

0 моделей