/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Sulphur-2-base
Библиотека
gguf
Опубликована
7 июн 2026

Sulphur-2-base-GGUF

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

Aiwithus/Sulphur-2-base-GGUF — набор файлов модели Sulphur-2-base от SulphurAI в формате GGUF, подготовленный для запуска с различными уровнями квантования.

443скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены7 июн 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 использует архитектуру ltxv, содержит 21 млрд параметров и предназначена для задач генерации видео по текстовому описанию, что соответствует заявленному типу конвейера text-to-video.

Репозиторий предоставляет варианты от BF16 размером 42 ГБ до компактных 3-битных сборок размером 10,3–11,1 ГБ. BF16 ориентирован на максимальное качество, Q8_0 и Q6_K обеспечивают качество, близкое к исходному, а Q5 и Q4 предлагают компромисс между качеством, скоростью и требованиями к памяти. Варианты Q3 предназначены для систем с наиболее жёсткими ограничениями по RAM или VRAM, но сопровождаются большей потерей качества.

Сильной стороной модели является наличие широкого набора квантованных вариантов для оборудования с разными ресурсами; в README стандартным рекомендуемым вариантом назван Q4_K_M. Ограничения включают высокие требования к памяти даже у компактных сборок и возможное снижение качества при агрессивном квантовании. Сведения о поддерживаемых языках, размере контекста и лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

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
ada25aa

0 моделей