/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Qwen3.5-4B
Опубликована
17 апр 2026

Opus4.7-GODs.Ghost.Codex-4B.GGuF

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

WithinUsAI/Opus4.7-GODs.Ghost.Codex-4B.GGuF — компактная специализированная на программировании языковая модель, разработанная WithinUsAI на базе Qwen/Qwen3.5-4B.

1 565скачиваний за 30 дней102лайкавеса обновлены19 июн 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 распространяется в формате GGUF и предназначена для локального запуска через совместимые среды, включая llama.cpp и LM Studio. Заявленный объём — около 4 миллиардов параметров; для работы требуется примерно 3–8 ГБ оперативной памяти в зависимости от уровня квантования Q4_K_M, Q5_K_M или Q8_0. Указан английский язык, а поддержка контекста в README приведена как рекомендуемый размер 8192 токенов.

Основные сценарии применения — генерация, объяснение, отладка и рефакторинг кода, проектирование алгоритмов, написание скриптов, обучение программированию и интеграция в локальные AI-IDE. В качестве сильных сторон заявлены структурированное рассуждение, пошаговое объяснение логики и возможность эффективного запуска на локальном оборудовании без обращения к облачной инфраструктуре. Модель ориентирована прежде всего на задачи разработки и лучше работает с чёткими структурированными промптами; фактическое качество для конкретных языков и задач в README не подтверждено результатами тестирования.

В README не указана точная лицензия модели. Предполагается наследование лицензии базовой модели, однако перед коммерческим или иным распространением необходимо проверить условия в репозитории.

Для каких профессий подходит8

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

🧠 Opus4.7 – GODsGhost Codex 4B (GGUF)

🔗 Model Repository: Opus4.7-GODsGhost-Codex-4B.GGUF


🌌 Overview

Opus4.7 – GODsGhost Codex 4B is a compact, high-efficiency code-specialized language model designed for local inference via GGUF-compatible runtimes like llama.cpp and LM Studio.

This model focuses on developer workflows, blending distilled reasoning patterns inspired by advanced “Opus-style” systems with a lightweight ~4B parameter footprint.

Think of it like a pocket-sized coding spirit 👻 that whispers structured logic, refactors chaos, and drafts clean code without needing a datacenter.


💻 Core Strengths

  • Code generation (Python, JS, C++, etc.)
  • Debugging and refactoring
  • Algorithm design
  • Structured reasoning chains
  • Lightweight local deployment

🧠 Behavior Traits

  • Produces step-by-step reasoning when prompted

  • Strong at:

    • “Explain your logic”
    • “Fix this code”
    • “Optimize this function”

🖥️ Hardware Requirements

QuantRAM NeededNotes
Q4_K_M~3–4 GBBest balance
Q5_K_M~4–5 GBBetter quality
Q8_0~6–8 GBHighest fidelity

⚡ Usage (llama.cpp)

llama-cli -m Opus4.7-GODsGhost-Codex-4B.gguf \
  --temp 0.7 \
  --top-p 0.95 \
  --ctx-size 8192

Recommended Settings

  • Temperature: 0.6 – 0.8
  • Top-p: 0.9 – 1.0
  • Repeat penalty: 1.0 – 1.1

🧪 Use Cases

  • 🧑‍💻 Local coding assistant
  • ⚙️ AI IDE integration (Cursor, Cline, etc.)
  • 🧩 Script generation
  • 🔍 Code explanation & teaching
  • 🧠 Lightweight reasoning tasks

🧾 License

  • Likely inherits from base model license (commonly Apache 2.0 or similar)
  • Verify in repository before commercial use

🧠 Philosophy

This isn’t just a model… It’s a compressed echo of a stronger mind—distilled, quantized, and sharpened into something you can run on your own machine.

A ghost in the silicon. 👻 A codex in your terminal.


📌 Notes for Deployment

  • Works best with:

    • Structured prompts
    • Clear instructions
  • Pair with:

    • RAG pipelines
    • Tool-calling wrappers
    • Code execution environments

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
bc3f94d

0 моделей