/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3-8B
Библиотека
gguf
Опубликована
18 авг 2026

ralph-crowns

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Набор квантованных GGUF-моделей на основе архитектуры Qwen3-8B для локального диалогового общения и генерации текста.

1 887скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены15 сен 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

Ralph crowns — это опубликованные RalphLabsAI зеркала сжатых файлов GGUF на основе архитектуры Qwen3-8B. Веса созданы сторонними сборщиками для турнира сжатия моделей Ralph на Bittensor SN40; Ralph проверяет хеши и предоставляет записи турнира, но не заявляет себя источником весов. Репозиторий содержит четыре файла разных уровней квантования, от бинарного до sub4; README приводит размеры от 1,16 до 4,61 ГБ. Указанная лицензия — Apache-2.0.

Модели предназначены для локальной диалоговой генерации текста, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. Для тестирования на телефоне авторы рекомендуют файл sub2 размером 2,94 ГБ; приведены результаты запуска через PocketPal и llama.cpp Metal на нескольких iPhone. Совместимость и скорость зависят от конкретного файла, рантайма, аппаратного обеспечения и настроек контекста.

Значение retention отражает сходство с родительской моделью в протоколе турнира и не является общей оценкой возможностей или интеллекта. Совпадение архитектуры и структуры параметров с Qwen3-8B не доказывает происхождение весов от её чекпойнта, а поведение сжатых файлов не гарантированно совпадает с поведением исходной модели.

Сценарии применения

  • локальный чат на телефоне
  • генерация текста без облачного сервиса
  • тестирование низкобитного сжатия языковой модели
  • запуск диалоговой модели через llama.cpp
  • сравнение вариантов квантования Qwen3-8B

Ограничения

Поддержка конкретных GGUF зависит от типа квантования, версии рантайма, доступной памяти и настроек контекста; переносимость и качество не гарантируются. Совпадение архитектуры и параметров с Qwen3-8B не подтверждает происхождение весов от базовой модели.

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

The same model. Small enough for your phone.

Ralph crowns — Qwen3-8B compressed in public

Four downloadable GGUFs, from 1.16 GB to 4.61 GB. One admitted Qwen3-8B architecture. Fewer bits. Each file holds a current bit-tier crown in Ralph, the open model-compression tournament on Bittensor SN40.

“Same model” means the same admitted architecture and parameter structure—not identical weights, guaranteed identical behavior, or universal phone compatibility. The files are published together so users have one stable place to download the current crowns, while the source builders and exact scored revisions remain visible.

Start here: the 2.94 GB sub2 crown

ralph-qwen3-8b-sub2.gguf is the first file we recommend for a phone test.

Exact size2,937,263,168 bytes (2.94 GB decimal)
Code bits / weight2.2626
CrownedRound 7
Embedded chat-template keyYes
SHA-2569c45bf0ac486e793bd761a99ce4b9d965ec12e70f2d420e02af16797c71f6b50
hf download RalphLabsAI/ralph-crowns ralph-qwen3-8b-sub2.gguf --local-dir ./ralph-crowns
llama-cli -m ./ralph-crowns/ralph-qwen3-8b-sub2.gguf -cnv --jinja   -p "Explain one practical use of low-bit quantization."

Find it in PocketPal

  1. Open Models → Add from Hugging Face.
  2. Search for RalphLabsAI, then open ralph-crowns.
  3. Choose ralph-qwen3-8b-sub2.gguf.

Physical-iPhone device lab

Join Device Lab #1 — share a success or failure. These are Ralph team-authored tests. Add your own device, app version, settings, and result to the pinned discussion; a failed load is useful evidence too.

One configured 2.94 GB Round 7 sub2 crown completed the same normal PocketPal chat on four physical cloud iPhones through the local llama.cpp Metal runtime.

Physical deviceOSNormal PocketPal chatTTFT
iPhone 15iOS 26.610.58 tok/s838 ms
iPhone 16iOS 18.612.36 tok/s439 ms
iPhone 17iOS 26.616.77 tok/s427 ms
iPhone 17 Pro MaxiOS 26.618.54 tok/s400 ms

Watch the 30-second matrix · Inspect all four raw receipts · Verify the public payload

Test configuration: PocketPal 1.17.3 (147), context 2,048, fixed prompt, one connected session per device. The expected model digest was verified against Ralph's local mirror, not computed on-device. Every device displayed PocketPal's Memory tight warning and nevertheless loaded and completed the prompt.

Physical BrowserStack devices; connected test. BrowserStack re-signing strips PocketPal's increased-memory and extended-virtual-addressing entitlements, so these are local-Metal backend/throughput observations—not App Store memory-fit, offline, universal-compatibility, or broad-quality certification. The dataset includes full settings, exact responses, screenshots, checksums, and untouched recordings.

Current crowns — through Round 7

FileTierCode bits / weightExact sizeCrown statusRetention at crownBuilderChat-template key
ralph-qwen3-8b-binary.ggufbinary1.01,158,964,160 BNew in Round 70.263616ArizonaZZZNo
ralph-qwen3-8b-ternary.ggufternary1.7142,477,212,736 BCrowned in Round 5; held in Round 70.253732tensor-tailorYes
ralph-qwen3-8b-sub2.ggufsub22.26262,937,263,168 BNew in Round 70.282457boweizh1204Yes
ralph-qwen3-8b-sub4.ggufsub44.04,614,304,896 BNew in Round 70.320923boweizh1204Yes

Exact checksums

05c568169fc180067172cbdd38c1a9f5c249a556ffdef1dacd7172bad40fab58  ralph-qwen3-8b-binary.gguf
c643cb42575a7a85b7518fd935973202c5686db270ef8b593afa8616a986154a  ralph-qwen3-8b-ternary.gguf
9c45bf0ac486e793bd761a99ce4b9d965ec12e70f2d420e02af16797c71f6b50  ralph-qwen3-8b-sub2.gguf
b2ec80dce90258bbe9555a67983dea595d91f35cae48ca0d54c714eae8100edf  ralph-qwen3-8b-sub4.gguf

The same filenames, byte counts, hashes, pinned sources, and chat-template flags are available in crowns.json.

What the crown means

Ralph retention is a within-protocol compression-fidelity measurement: it measures how closely an artifact reproduces the pinned comparison parent's effect on configured judge models, including the protocol's live language/depth floors. It is not a general capability benchmark, an intelligence percentage, or evidence of device speed.

Round 7 uses three recorded judges and a fresh public exam. A challenger takes a crown only through the protocol's recorded point-estimate margin or persistence path and must satisfy the per-judge floor rule. A positive paired-bootstrap lower bound can affect the candidate weight vector without changing the crown.

Provenance

The crown publisher fetches the miner's full behavior-affecting package at the pinned revision in the round record and recomputes its content hash. It mirrors the GGUF only when that hash matches the record's model_id; the GGUF is uploaded without conversion or repacking.

For this release, the source owners subsequently added artifact-level Apache-2.0 declarations and notices. Hugging Face LFS metadata was checked again on 2026-09-14: every current source GGUF, scored revision, and mirrored file has the same SHA-256 shown above. The documentation commits did not change the models.

Credit for the weights belongs to the builders named above and the miner hotkeys recorded in crowns.json. Ralph provides a content-verified mirror and tournament record; it is not the origin of the weights.

Admission checks architecture and tensor shapes against Qwen/Qwen3-8B. They do not cryptographically prove lineage from the parent's weights; base_model identifies the pinned comparison and admission target.

License

Each exact GGUF listed by checksum above is released under the Apache License 2.0 by its source owner. This repository includes the license text in LICENSE and preserves the four source notices in NOTICE.

All four are compressed derivatives of Qwen/Qwen3-8B, Copyright 2024 Alibaba Cloud, Apache-2.0. The binary crown also incorporates bit-exact signs from prism-ml/Bonsai-8B-unpacked, Apache-2.0. The source notices describe each modification, data provenance, and MIT-licensed llama.cpp tooling. Preserve LICENSE, NOTICE, source attribution, and modification statements when redistributing these files.

The grant is tied here to the exact listed files and hashes. A future crown change requires a new artifact-level license check; this card does not grant terms on behalf of a future builder.

Running the other crowns

For the ternary and sub4 files, replace the filename in the sub2 commands above. Runtime support depends on the exact quantization type, runtime build, backend, available memory, and context settings. Test the exact file on the target hardware before making compatibility or performance claims.

The binary file has no embedded chat-template key, so this card does not prescribe a canonical chat command for it. Establish and report a tested external template/runtime combination without repacking or replacing the canonical bytes.

Help build the device evidence

If you test a crown, share both successes and failures in the pinned Device Lab discussion. A useful receipt includes device model, OS and app version, exact GGUF filename, checksum status, context size, runtime settings, load result, prompt-processing speed, generation speed, and the exact failure if it did not run. Remove notifications, account identifiers, serial numbers, and other private device information from screenshots.

Audit levels

  • L0 verifies signatures and recomputes arithmetic, crown decisions, and candidate vectors from published measurements.
  • L1 re-derives item selection and checks the pinned pool.
  • L2 re-runs a recorded judge over frozen text; complete multi-judge coverage requires every recorded judge.
  • L3 loads artifacts and regenerates their steps, binding frozen text to model execution.

L2/L3 require the recorded inputs and compatible runtimes. The records and verifier distinguish what can be checked from data alone from what requires inference hardware.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
2051bba

0 моделей