recommended sampling parameters:
--temp 0.85 --top-p 0.95 --top-k 40 --min-p 0.05 --repeat-penalty 1.1 --presence-penalty 0.0
el4/Ornith-1.5-35B-A3B-ONYX-GGUF — это квантизированная GGUF-версия модели Ornith-1.5-35B-A3B от ornith-ai, подготовленная в рамках проекта ONYX.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель предназначена для генерации текста и, судя по заявленным меткам, ориентирована на задачи рассуждений и локальный запуск через llama.cpp или Ollama. Архитектура исходной модели относится к классу Mixture-of-Experts (MoE), однако точные сведения о числе экспертов, активных параметрах, поддерживаемых языках, контекстном окне и мультимодальности в README не указаны.
Ключевая особенность сборки — адаптивная квантизация ONYX, учитывающая чувствительность отдельных слоёв, вероятности маршрутизации MoE и масштабы активаций. Это позволяет сильнее сжимать менее востребованные эксперты и лучше сохранять параметры критически важных компонентов. Доступны варианты quality, balanced, compact и mini с ориентировочными размерами от 12 до 24 ГБ и различными типами квантизации, что даёт выбор между качеством, размером и требованиями к памяти. README не содержит сведений о лицензии, результатах бенчмарков или подтверждённых ограничениях качества.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
--temp 0.85 --top-p 0.95 --top-k 40 --min-p 0.05 --repeat-penalty 1.1 --presence-penalty 0.0
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
llama.cpp
GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.