/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Apodex-1.1-mini
Библиотека
gguf
Опубликована
24 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

Apodex-1.1-mini-GGUF

abenzerps
Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Apodex-1.1-mini-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Apodex-1.1-mini, опубликованный организацией apodex; в README результаты оценки исходной модели связываются с Apodex AI.

505 тыс.скачиваний за 30 дней18лайковвеса обновлены11 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

Это 35,95-миллиардная MoE-модель семейства Qwen3.5, предназначенная для исследовательской работы, анализа данных и файлов, программирования и задач с использованием инструментов. Поддерживаются английский и китайский языки, генерация текста и мультимодальный ввод изображений через отдельный vision projector.

Модель сохраняет исходную MTP/NextN head, что позволяет использовать speculative decoding в llama.cpp. Доступны варианты квантизации от IQ1_M размером 8,82 ГБ до Q8_0 размером 37,8 ГБ; рекомендуемым вариантом по умолчанию указан Q4_K_M размером 21,7 ГБ. Для работы с изображениями требуется F16-проектор размером 899 МБ. README не указывает полный размер контекста, поэтому его характеристики нельзя определить по представленным данным.

Модель ориентирована на локальный запуск через актуальную сборку llama.cpp и поддерживает агентские сценарии, код, работу с данными и изображениями. Сильными сторонами являются широкий выбор уровней квантизации, поддержка MoE, мультимодальности и MTP. Ограничения включают зависимость от совместимых компонентов llama.cpp и необходимость отдельного проектора для изображений; качество и производительность зависят от выбранной квантизации и доступной памяти. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🤗 Model Requests

Apodex-1.1-mini GGUF

GGUF quantizations of apodex/Apodex-1.1-mini, a 35.95B-parameter Qwen3.5 MoE model for research, data, files, code, and tool-driven work.

All model files retain the checkpoint's native MTP/NextN head. For image input, use the included F16 vision projector.

Upstream benchmarks

Apodex-1.1 benchmark results

Results reported by Apodex AI from evaluations of the original Apodex-1.1 model using FrontierAgent, its agent harness and evaluation suite.

Apodex-1.1-mini benchmark results

Results reported by Apodex AI from evaluations of the original Apodex-1.1-mini checkpoint using FrontierAgent. With the Agent Team workflow, it scored 27.7 on APEX-Agent, 50.2 on FrontierFinance, and 51.7 on FrontierScience-Research.

GGUF files

QuantizationFileSizeNotes
IQ1_MApodex-1.1-mini-IQ1_M.gguf8.82 GBUltra-low-memory option
IQ2_MApodex-1.1-mini-IQ2_M.gguf12.2 GBSmallest recommended option
Q2_KApodex-1.1-mini-Q2_K.gguf13.2 GBMaximum-compression K-quant
IQ3_MApodex-1.1-mini-IQ3_M.gguf16.0 GBImportance-aware compact option
Q3_K_MApodex-1.1-mini-Q3_K_M.gguf17.2 GBStandard Q3 K-quant
Q4 SelectiveApodex-1.1-mini-Q4_Selective-Q4_K_M.gguf19.8 GBCompact custom Q4 alternative
Q4_K_SApodex-1.1-mini-Q4_K_S.gguf20.4 GBSmaller Q4 option
Q4_K_MApodex-1.1-mini-Q4_K_M.gguf21.7 GBRecommended default
Q5_K_SApodex-1.1-mini-Q5_K_S.gguf24.6 GBSmaller Q5 option
Q5_K_MApodex-1.1-mini-Q5_K_M.gguf25.3 GBHigher-quality Q5 option
Q6_KApodex-1.1-mini-Q6_K.gguf29.2 GBHigh-quality option
Q8_0Apodex-1.1-mini-Q8_0.gguf37.8 GBNear-lossless reference quantization
Vision projectormmproj-Apodex-1.1-mini-F16.gguf899 MBRequired for image input

The IQ builds use the included importance matrix. Q4 Selective is a compact custom Q4 alternative that selectively retains higher precision in key weights.

Usage

Use a current llama.cpp build with the included chat template.

llama-cli \
  -m Apodex-1.1-mini-Q4_K_M.gguf \
  -c 4096 -n 512 --temp 1.0 --top-p 0.95 \
  --jinja --chat-template-file chat_template.jinja \
  -p "Explain why reproducible builds matter."

For MTP speculative decoding:

llama-server \
  -m Apodex-1.1-mini-Q4_K_M.gguf \
  --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 3 \
  --jinja --chat-template-file chat_template.jinja

For image input:

llama-mtmd-cli \
  -m Apodex-1.1-mini-Q4_K_M.gguf \
  -mm mmproj-Apodex-1.1-mini-F16.gguf \
  --image image.jpg -p "Describe this image."

Source

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
e44e0cb

0 моделей

    Создать бенчмарк