/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Aitana-7B-S-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
9 апр 2026

Aitana-7B-S-Instruct-v0.1-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Aitana-7B-S-Instruct-v0.1-i1-GGUF — это квантизированная версия инструкционной языковой модели Aitana-7B-S-Instruct, разработанной GPLSI.

1 296скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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

Репозиторий подготовлен и квантизирован пользователем mradermacher в формате GGUF для локального запуска. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и прикладных сценариях, включая ответы на вопросы, работу с многоязычными данными, извлечение информации, задачи рассуждения и обработку специализированных текстов.

Модель имеет размер 7B параметров и работает с текстом. В README заявлена поддержка каталанского, испанского и английского языков; обучение и дообучение проводились на наборах данных для инструкционного обучения, многоязычного общения, поиска с дополнением контекста, перевода, юридических вопросов, научных фактов и математических задач. Доступно множество вариантов квантизации с разным размером от примерно 2,4 до 5,7 ГБ. В качестве рекомендуемого варианта указана i1-Q4_K_M, а i1-Q4_K_S описана как компромисс между размером, скоростью и качеством.

Сильными сторонами модели являются ориентация на следование инструкциям, поддержка каталанского, испанского и английского языков, а также возможность запуска в ресурсно-ограниченной среде благодаря GGUF-квантизации. Ограничения включают зависимость качества и скорости от выбранного уровня квантизации; наиболее компактные варианты могут давать заметно более низкое качество. Архитектура и размер контекстного окна в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит15

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

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/gplsi/Aitana-7B-S-Instruct

For a convenient overview and download list, visit our model page for this model.

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Aitana-7B-S-Instruct-v0.1-GGUF

Usage

If you are unsure how to use GGUF files, refer to one of TheBloke's READMEs for more details, including on how to concatenate multi-part files.

Provided Quants

(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)

LinkTypeSize/GBNotes
GGUFimatrix0.1imatrix file (for creating your own quants)
GGUFi1-IQ1_S2.4for the desperate
GGUFi1-IQ1_M2.5mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS2.7
GGUFi1-IQ2_XS2.9
GGUFi1-IQ2_S3.1
GGUFi1-IQ2_M3.2
GGUFi1-Q2_K_S3.2very low quality
GGUFi1-Q2_K3.4IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS3.5lower quality
GGUFi1-IQ3_XS3.7
GGUFi1-Q3_K_S3.9IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S3.9beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M4.0
GGUFi1-Q3_K_M4.1IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L4.4IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS4.6
GGUFi1-Q4_04.8fast, low quality
GGUFi1-IQ4_NL4.8prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_K_S4.8optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M5.0fast, recommended
GGUFi1-Q4_15.2
GGUFi1-Q5_K_S5.6
GGUFi1-Q5_K_M5.7
GGUFi1-Q6_K6.5practically like static Q6_K

Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant types (lower is better):

image.png

And here are Artefact2's thoughts on the matter: https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

FAQ / Model Request

See https://huggingface.co/mradermacher/model_requests for some answers to questions you might have and/or if you want some other model quantized.

Thanks

I thank my company, nethype GmbH, for letting me use its servers and providing upgrades to my workstation to enable this work in my free time. Additional thanks to @nicoboss for giving me access to his private supercomputer, enabling me to provide many more imatrix quants, at much higher quality, than I would otherwise be able to.

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
7fbd5d6

0 моделей