Квантизированный исследовательский чекпойнт GLM-4.5-Air для генерации текста и диалогов с маршрутизируемыми экспертами.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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
GLM-4.5-Air-106B-A12B — исследовательский чекпойнт с маршрутизируемыми экспертами, созданный как 2-битная квантизация весов экспертов; остальные веса хранятся в BF16. Средняя точность экспертов составляет 2,035 бита. Тензоры весов сохранены в BF16 после деквантизации, модель загружается через Transformers и vLLM.
Чекпойнт предназначен для генерации текста и диалогового использования. В метаданных указано 8,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Квантизация построена с оценкой Fisher на 16 документах; бенчмарки на момент остановки эксперимента были неполными.
Это производная модель семейства GLM-4 MoE. Лицензия наследуется от базовой модели; конкретные условия в предоставленных данных не приведены.
Бенчмарки модели неполные, поэтому её качество не подтверждено завершённой оценкой. Лицензия зависит от базовой модели.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Internal research checkpoint. Routed experts average 2.035 bits; every other weight is BF16.
Weights are stored dequantized in BF16 tensors and load with stock transformers / vLLM.
RTAQ built from a 16-document Fisher estimate (the calibration-budget ablation arm for GLM). Benchmarks were incomplete when the run was stopped; allocation.json is included.
| Routed-expert average | 2.035 bits |
| Internal ID | r36 |
License follows the base model.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
vLLM
Подбираем GPU…