/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3-0.6B
Библиотека
llama.cpp
Опубликована
15 авг 2026

Focus-5-GGUF

Генерация текстаТекст → текст

Компактная многоязычная сборка Qwen3-0.6B в формате GGUF с настроенным шаблоном чата для генерации текста, диалогов и вызова инструментов.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 авг 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

Focus 5 — это компактная сборка GGUF для llama.cpp, созданная проектом Focus 5 на основе Qwen3-0.6B. Согласно README, все 310 тензоров весов Q6_K побайтно совпадают с базовой моделью; изменены метаданные GGUF и шаблон чата, в который встроена системная директива из шести правил. Для применения встроенного шаблона требуется запуск llama.cpp с параметром --jinja. Модель предназначена для многоязычной генерации текста и диалогов, рассуждений, вызова инструментов и обычных задач программирования.

Встроенная директива побуждает искать актуальные сведения через инструменты, выполнять вычисления калькулятором и проверять результаты. Эти правила задают поведение шаблона, но сами по себе не добавляют модели инструменты: для их вызова нужна совместимая среда выполнения, реализующая перечисленные инструменты. Модель поддерживает несколько языков, включая русский, английский, китайский, итальянский, испанский, французский, немецкий, японский, корейский, португальский, арабский и хинди.

README указывает контекст 40 960 токенов и размер весов около 495 МБ. Лицензия — Apache-2.0. Это небольшая модель на 0,6 млрд параметров, поэтому она уступает крупным моделям в сложных задачах и бенчмарках; сама карточка подчёркивает, что обучение весов не выполнялось.

Сценарии применения

  • многоязычные диалоги с ответом на языке пользователя
  • локальная генерация текста через llama.cpp
  • вызов инструментов в совместимой среде выполнения
  • написание кода для обычных задач
  • ответы с поиском актуальной информации через подключённые инструменты

Ограничения

Это модель размером 0,6 млрд параметров и она не рассчитана на уровень крупных передовых моделей. Встроенный шаблон работает в llama.cpp только с параметром --jinja, а фактический вызов инструментов требует совместимой среды, предоставляющей эти инструменты.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Focus 5

A 495 MB GGUF that thinks before it answers, replies in your language, and reaches for a tool instead of guessing.

Focus-5.gguf     495,111,584 bytes · 472.18 MiB · 310 tensors · 40,960 ctx
sha256           4190e0525083ad020e6f1b2a23a2c14497c0eba1a6cc047d7fc1e01fa5c7faf9

Read this first

Focus 5 is not trained from scratch, and it is not a frontier model.

The weights are Qwen3-0.6B at Q6_K, copied byte for byte and not retrained — all 310 tensors verify identical to the base file. What this build changes is the metadata block at the head of the GGUF: the identity, the tokenizer.chat_template, and a set of focus.* / sinythos.* keys that a runtime reads back to configure itself.

ComponentOriginChanged?
Weights (310 tensors, 0.6B params, Q6_K)Qwen3-0.6BNo — byte-identical, SHA-256 verified per tensor
Chat templateThis projectYes
System directive (six laws)This projectYes — baked into the file
sinythos.* metadataThis projectYes

That is the honest description, and it is written into general.description inside the file itself so nobody downstream can mistake it for something else.

What 500 MB can and cannot be

500 MB of Q6_K weights is about 0.6 billion parameters. It can be genuinely multilingual, open a reasoning block on every turn, call tools correctly, and write working code for ordinary tasks. It cannot match a frontier model on benchmarks — not with better training, not with a better dataset, not with any quantisation trick. The gap is information-theoretic, not effort-based.

What does close a large part of the practical gap is the scaffolding: a small model that searches the web, scrapes the page, and computes with an exact calculator beats a much larger model working from memory alone on most real tasks. The six laws below exist to push it towards those tools on every turn where they apply.


The six laws

Baked into tokenizer.chat_template, so they apply even when the caller sets no system prompt at all. A user-supplied system prompt is kept, but framed as operator instructions that apply within the laws.

  1. Think first, in your language. Opens <think> on every non-trivial turn. Detects the user's language and answers in it.
  2. Do not guess — look it up. Anything recent, changing, or uncertain goes to web_search + scrape_page before answering. Inventing a fact, date, quote or URL is the one unforgivable failure.
  3. Never do arithmetic in your head. Every calculation goes to calculate.
  4. Code is complete or it is not delivered. Real imports, real error handling, no TODO, no ....
  5. 3D is real geometry. Real mesh, PBR materials, shadows — not coloured boxes.
  6. Break your own work before shipping it. Adversarial second pass, then say what was fixed.

The directive is readable straight out of the file under the sinythos.system_directive metadata key.


Run it

llama-server -m Focus-5.gguf -c 40960 --jinja --host 0.0.0.0 --port 8080

--jinja is not optional. Without it llama.cpp ignores the embedded chat template, the six laws never reach the model, and you get a stock Qwen3-0.6B. That is the single easiest mistake to make with this file, and the symptom is "it behaves like plain Qwen".

LM Studio and Jan read the template from the file on their own, so no flag is needed there — just drag the file in.

Recommended sampling (Qwen3 thinking mode): temperature 0.6, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0. Do not use greedy decoding — it makes this family loop.

Tools it expects

web_search, scrape_page, calculate, run_code, write_file, make_asset — listed in the sinythos.tools.required metadata key, advertised in Qwen's XML-wrapped-JSON tool-call format. A reference runtime that implements all six, including an exact BigInt-rational calculator, is linked below.


Verify it yourself

sha256sum Focus-5.gguf
# 4190e0525083ad020e6f1b2a23a2c14497c0eba1a6cc047d7fc1e01fa5c7faf9

The build is reproducible: fetch Qwen3-0.6B-Q6_K.gguf from unsloth/Qwen3-0.6B-GGUF, re-mux it with this project's build script, and you get the same digest.


Licence

Apache 2.0, inherited from Qwen3-0.6B — the weights are Qwen's work and are unmodified. The chat template, the system directive and the metadata are this project's, also Apache 2.0.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
f6b4b47

0 моделей