/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Ornith-1.5-9B
Библиотека
llama.cpp
Опубликована
20 авг 2026

Ornith-1.5-9B-GGUF

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Ornith-1.5-9B-GGUF — это набор квантованных форматов GGUF для модели Ornith-1.5-9B, подготовленный пользователем NANI-Nithin на основе базовой модели ornith-ai.

1 189скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 сен 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 относится к семейству Qwen3.5 и предназначена для запуска локального текстового вывода в llama.cpp, LM Studio, Ollama с импортом GGUF, KoboldCpp и других совместимых средах.

Базовая модель содержит 9 миллиардов параметров и использует плотную архитектуру без маршрутизируемых экспертов: 32 трансформерных слоя, гибридное внимание с линейным механизмом Gated DeltaNet и полноформатным вниманием, а также позиционное кодирование MRoPE. Представленные файлы предназначены только для работы с текстом. В метаданных указан английский язык; размер контекста в README не указан.

Доступны стандартные и IQ-квантизации от 2- до 8-битного уровня. Q2_K и IQ2_M экономят максимум памяти, Q4_K_M предлагают компромисс между качеством и размером, а Q8_0 обеспечивают наивысшее качество среди вариантов репозитория. Квантизация уменьшает требования к памяти, но может снижать точность по сравнению с исходными весами. README также сообщает, что заявленный в исходной конфигурации слой MTP для предсказания следующего токена отсутствует в опубликованных весах, поэтому метаданные GGUF были исправлены в соответствии с фактической структурой модели. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит13

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

Ornith-1.5-9B GGUF

GGUF quantizations of https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-9B for use with llama.cpp, LM Studio, Ollama (GGUF import), KoboldCpp, and other GGUF-compatible runtimes.

About the Base Model

Ornith-1.5-9B is a 9B-parameter Qwen3.5-family model using a hybrid architecture consisting of:

  • 32 transformer layers
  • Hybrid linear attention (Gated DeltaNet) and full attention
  • MRoPE positional encoding
  • Dense architecture (no routed experts)

These GGUF files are text-only conversions intended for inference in llama.cpp-compatible software.

Conversion Notes

  • Converted using upstream llama.cpp with native Qwen3.5 support.
  • The model was converted directly to Q8_0 GGUF and all other quants were generated from that Q8_0 source.
  • Importance matrix (imatrix) calibration was generated using WikiText-2 and applied to IQ quantizations.
  • The original Hugging Face configuration advertises an MTP/next-token prediction layer that is not present in the released weights. GGUF metadata was patched so the layer count matches the actual tensors contained in the model.

Available Quantizations

Standard Quants

  • Q2_K
  • Q3_K_S
  • Q3_K_M
  • Q3_K_L
  • Q4_0
  • Q4_1
  • Q4_K_S
  • Q4_K_M
  • Q5_K_S
  • Q5_K_M
  • Q6_K
  • Q8_0

IQ Quants

  • IQ2_M
  • IQ3_XXS
  • IQ3_XS
  • IQ3_M
  • IQ4_XS
  • IQ4_NL

Quant Recommendations

QuantRecommended Use
IQ2_M / Q2_KMaximum memory savings
Q3_K_MVery low RAM systems
Q4_K_MBest balance of quality and size
Q5_K_MHigh-quality daily use
Q6_KNear-original quality
Q8_0Highest quality quant available in this repository

Usage with llama.cpp

./llama-cli \
  -m Ornith-1.5-9B-Q4_K_M.gguf \
  -p "Explain quantum computing in simple terms."

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
df38349

0 моделей