/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
SZL-Khipu-1.5B
Библиотека
llama.cpp
Опубликована
15 июл 2026

SZL-Khipu-1.5B-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

SZL-Khipu-1.5B-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели SZL-Khipu-1.5B, разработанной SZL Holdings.

3 843скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 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

Базой служит Qwen2.5-1.5B-Instruct, дообученный с использованием QLoRA для управляемой и основанной только на подтверждённых данных навигации по SZL receipt lake. Модель предназначена для сценариев governed agent и локального запуска через llama.cpp, Ollama или LM Studio; в README её статус обозначен как proposal-only.

Модель содержит 1,5 млрд параметров и ориентирована на генерацию текста. Доступны варианты с 4-, 5-, 8-битной и F16-квантизацией; вариант Q4_K_M занимает около 0,99 ГБ и рассчитан на работу только на CPU, при этом GPU может использоваться опционально. Язык указан как английский. Сведения о размере контекста и мультимодальных возможностях не приведены.

К сильным сторонам относятся компактность, возможность локального запуска на ноутбуке и несколько вариантов компромисса между размером и качеством. Ограничения связаны с тем, что это производный квантизованный артефакт: его численные характеристики могут отличаться от BF16-модели, а подписанный хеш не покрывает GGUF-файлы, поэтому GGUF нельзя считать подписанным исходным чекпойнтом. В базовом репозитории заявлены подписанные квитанции обучения и оценки, но подпись владельца не является независимой оценкой. Лицензия — Apache-2.0.

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

Khipu 1.5B · GGUF

Compact Khipu quantizations for research on retrieval-plan proposals over controller-supplied handles.

Artifact: GGUF quantizations · Stage: Research · promotion blocked

Explore in Command Lab · Build · Evidence

Before you use it

  • Proposal-only use. The controller retains authorization, execution, and trusted receipt signing.
  • The parent model's recorded abstention result remains 2/6; quantization does not clear that release blocker.
  • Select and verify an exact GGUF revision and compatible runtime. No comparative post-quantization quality or runtime-memory result is established.

Khipu 1.5B · GGUF

Compact, proposal-only retrieval plans over supplied handles

Derived quantizations · limited research/demo scope · production promotion blocked

GGUF derivatives of SZLHOLDINGS/SZL-Khipu-1.5B, itself a fine-tune of Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct. The model proposes a JSON retrieval plan over candidate handles supplied by a controller. It does not contain or authorize access to a private graph, execute the plan, or issue trusted receipts.

Artifact identity

Reviewed Hub revision: 7c39154b22ccb5e2151b4dd53e0d36965dfbc920, inspected 2026-09-30 UTC.

The following exact file identities are recorded in publication.json. File presence was checked against the reviewed tree; this review did not download or independently hash the GGUF bytes.

FileBytes recordedSHA-256 recorded
SZL-Khipu-1.5B-F16.gguf30936687682348ee342efe639e100f3fb31a3dc11b8c12d8c43ecfe45e18041b9f94c71a12
SZL-Khipu-1.5B-Q4_K_M.gguf98604790413c1a1993063e1dff92f7413ccf48eaca6d48efc8801ae9af35961ae3396623a
SZL-Khipu-1.5B-Q5_K_M.gguf11250497603bf460ac163c5dc952c273999c38a41349e3e6d666e4b713aed22c996860fd4c
SZL-Khipu-1.5B-Q8_0.gguf16465724486aff1087f64631679f4cdf032613aee6911dbde38cd3bac6b81bf63741a56f0d

File size does not equal peak runtime memory. This card makes no ranking of quantization quality, speed or energy efficiency because no comparative post-quantization evaluation was established.

Evidence scope

The repository carries owner-signed training/evaluation receipts from the pre-quantized model and a repository-declared public key. The publication record reports that these signatures validated against that key; this review did not repeat signature verification. These are Ed25519 signatures over canonical JSON, not DSSE envelopes. External signer identity is not independently established.

The recorded pre-quantized held-out evaluation has plan-validity 11/11, grounding 4/5 and abstention 2/6. Those results belong to the evaluated artifact described in the receipt. They do not establish behavioral performance for any of these GGUF files. Keep the abstention failure visible.

An unsigned publication record also describes a historical best-effort CPU service probe with two runs and a median latency of 1467.5 ms. That tiny service observation is not a current uptime assertion, an SLA, a benchmark, restart reproducibility, or a post-quantization quality test. Instrumented energy and process-peak memory are unavailable in that record. Current service operation was not tested in this card review.

Source and lineage

The source of this mirror's card and banner is the separate Forge publisher input khipu-gguf/card/README.md. A card-only correction does not attest the GGUF build, publish weights, or qualify a runtime.

publication.json identifies the source curriculum, schema and receipt tree at szl-forge@cddba1ad9887211d6fd87386e98bb6707f16dbf5/khipu. It records upstream base revision 989aa7980e4cf806f80c7fef2b1adb7bc71aa306 and fine-tuned parent revision 759c6112b1acae67f30351ef4e652e07671a42fb.

This identifies a source relationship; it does not establish a reproducible quantization build. No owner-signed release receipt covering these GGUF bytes is reported. A parent-model signature does not cover a derived GGUF unless that exact file digest is included in its signed subject.

Bounded usage

Use a reviewed, pinned llama.cpp-compatible runtime and the exact selected file. The prompt contract is khipu.schema.json: a query plus candidate handles, followed by a proposed NAVIGATE or ABSTAIN plan. Validate output schema and handle membership independently. The controller retains access, approval and execution authority.

An immutable artifact retrieval example, not an inference or deployment test:

from huggingface_hub import hf_hub_download

path = hf_hub_download(
    repo_id="SZLHOLDINGS/SZL-Khipu-1.5B-GGUF",
    filename="SZL-Khipu-1.5B-Q4_K_M.gguf",
    revision="7c39154b22ccb5e2151b4dd53e0d36965dfbc920",
)
print(path)

Retrieval may consume approximately 986 MB of storage for the selected file plus cache overhead. Hash-check against the reviewed evidence before use. This example was not executed in the review; confirm disk and runtime memory headroom before running it. A downloaded file is not a validated model.

Limitations and license

  • Proposal-only, bounded research/demo use; no autonomous or high-stakes operation
  • No post-quantization quality result, independent certification, quantified energy result or reproducible-build claim
  • Runtime outputs are unsigned unless separately signed by an authorized external component
  • Quantized numerics can differ; do not transfer parent results without evaluation
  • Apache-2.0 is declared and LICENSE is present; preserve base-model and dependency notices
  • Lambda remains an open advisory conjecture; this card claims no SLSA level, government approval, ATO, or blanket trust percentage

Artwork: SZL Orbit · © 2026 SZL Holdings / Stephen Lutar · CC BY 4.0.

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
936da8e

0 моделей