/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Опубликована
30 сен 2026

Underdog-27B-1.0-Ternary

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Локальный текстовый ассистент на 27 млрд параметров для диалогов, письма, генерации кода и суммаризации.

264скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 окт 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

ConwayResearch выпустила Underdog-27B-1.0-Ternary — разговорную модель-ассистент с 27 млрд параметров, предназначенную для локального запуска. Её дообучили на основе Bonsai 2 для диалогов, письма, генерации кода и суммаризации; обучение с учётом квантования и компактные троичные веса рассчитаны на эффективный инференс.

Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указаны английский и китайский языки. Репозиторий содержит варианты GGUF и MLX; README описывает ускоренный запуск GGUF через Splash и локальные сценарии на Apple Silicon. В тесте на Apple M5 Max для генерации кода измерена скорость до 157,9 токена в секунду, но это результат конкретной конфигурации, а не общая гарантия производительности.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для MLX-варианта README предписывает использовать комплект runtime, конфигурации, токенизатора и шаблона чата вместе с весами.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с локальным ИИ-ассистентом
  • написание и редактирование электронных писем
  • генерация фрагментов кода
  • суммаризация длинных текстов
  • локальный запуск текстовой модели на Apple Silicon

Ограничения

Заявленная скорость измерена на Apple M5 Max в конкретных условиях и может отличаться на другом оборудовании. Для MLX-варианта требуется использовать поставляемый runtime вместе с конфигурацией, токенизатором и шаблоном чата.

Для каких профессий подходит14

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

Underdog-27B-1.0-Ternary

Underdog-27B by Conway is a 27-billion-parameter assistant for conversation, writing, coding, and summarization. This release combines fine-tuning and quantization-aware training with compact ternary weights for local inference. We finetuned this model to run better in Underdog for human users, based on Bonsai 2.

Choose GGUF for accelerated generation with Splash, or the MLX package for native Apple Silicon workflows.

Local performance

On an Apple M5 Max, Splash with DFlash2 delivered up to 157.9 generated tokens per second in our coding test.

TaskMLX (bundled runtime)GGUF (Splash + DFlash2)Generation speedup
Email Writing42.0 tokens/s78.2 tokens/s1.86x
Code Generation41.0 tokens/s157.9 tokens/s3.85x
Long-Text Summarization40.4 tokens/s75.4 tokens/s1.87x

Measured on Apple M5 Max with 40 GPU cores and 48 GiB unified memory. Both configurations use the same checkpoint in their respective MLX and GGUF packages. Values are means of two runs per task with temperature 0, thinking disabled, a 512-token output limit, and no reused prompt prefix. Engines were measured separately. Input lengths were 43, 44, and 3,003 tokens; generated output lengths may differ. Model loading and warmup are excluded. Splash 1.1.0 uses DFlash2 and INT8 KV; MLX 0.32.0 / MLX-LM 0.31.3 uses the bundled Hadamard-aware runtime without a draft model. The table reports generation throughput.

Run with Splash

On an Apple Silicon Mac, install Splash 1.1.0 or later, then run:

splash serve \
  --model ConwayResearch/Underdog-27B-1.0-Ternary:PQ2_0 \
  --language-only \
  --default-reasoning-effort medium

The explicit :PQ2_0 selector selects the GGUF; Splash prepares its compatible draft model automatically. Open the chat page shown by the service, or connect your application through its OpenAI-compatible API. For medium thinking in the chat page, select Medium in the thinking menu.

Choose your model package

VariantFiles to downloadHow to use
GGUFUnderdog-27B-PQ2_0.gguf and LICENSELoad with Splash or a compatible PQ2_0 engine.
MLXThe complete mlx/ directory and LICENSELoad the mlx/ directory with its included Hadamard-aware runtime.

Download only the variant used by your application. Keep the MLX configuration, tokenizer, chat template, and runtime together with its weights.

hf download ConwayResearch/Underdog-27B-1.0-Ternary \
  --include "mlx/*" "LICENSE" \
  --local-dir ./underdog-27b-2bit

For Python integration, the supplied MLX runtime exposes vision_artifact.load_vl_model; use load_processor=False for text inference.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Ревизия весов
1d2a43a

0 моделей