Характеристики

Лицензия: MIT
Базовая модель: Atomight-V2.1-0.5B-Inference
Библиотека: transformers
Опубликована: 28 мая 2026

Ссылки

Atomight-V2.1-0.5B-Inference-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Atomight-V2.1-0.5B-Inference-i1-GGUF — GGUF-квантизированная версия языковой модели Atomight-V2.1-0.5B-Inference, разработанной NovatasticRoScript и квантизированной mradermacher.

768скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены9 июл 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 компактная causal language model для генерации текста и задач рассуждения, включая решение математических задач, программирование и ответы на вопросы. В обучении или оценке указаны наборы GSM8K, HumanEval, MMLU, AI2 ARC и Bespoke-Stratos-17k, а также методы GRPO и reinforcement learning.

Модель имеет около 0,5 млрд параметров, работает с текстом и предназначена для англоязычных сценариев. Предоставляется в формате GGUF с большим набором вариантов квантизации i1, размером примерно от 0,4 до 0,6 ГБ. Доступны, в частности, IQ-, Q2-, Q3-, Q4-, Q5- и Q6-варианты; Q4_K_M отмечен как рекомендуемый, а Q4_K_S — как оптимальный по соотношению размера, скорости и качества. Контекстное окно в README не указано.

К сильным сторонам относятся очень небольшой размер, возможность локального запуска и специализация на рассуждении при ограниченных вычислительных ресурсах. Ограничения включают малое число параметров, англоязычную направленность и возможное заметное снижение качества у низкобитных вариантов квантизации; мультимодальность не заявлена. Модель распространяется по лицензии MIT.

Для каких профессий подходит6

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 443модели I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

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/NovatasticRoScript/Atomight-V2.1-0.5B-Inference

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Atomight-V2.1-0.5B-Inference-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)

Link	Type	Size/GB	Notes
GGUF	imatrix	0.1	imatrix file (for creating your own quants)
GGUF	i1-IQ1_S	0.4	for the desperate
GGUF	i1-IQ1_M	0.4	mostly desperate
GGUF	i1-IQ2_XXS	0.4
GGUF	i1-IQ2_XS	0.4
GGUF	i1-IQ2_S	0.4
GGUF	i1-IQ2_M	0.4
GGUF	i1-Q2_K_S	0.4	very low quality
GGUF	i1-IQ3_XXS	0.4	lower quality
GGUF	i1-Q3_K_S	0.4	IQ3_XS probably better
GGUF	i1-IQ3_S	0.4	beats Q3_K*
GGUF	i1-IQ3_XS	0.4
GGUF	i1-Q2_K	0.4	IQ3_XXS probably better
GGUF	i1-IQ3_M	0.4
GGUF	i1-IQ4_XS	0.4
GGUF	i1-IQ4_NL	0.5	prefer IQ4_XS
GGUF	i1-Q4_0	0.5	fast, low quality
GGUF	i1-Q3_K_M	0.5	IQ3_S probably better
GGUF	i1-Q3_K_L	0.5	IQ3_M probably better
GGUF	i1-Q4_1	0.5
GGUF	i1-Q4_K_S	0.5	optimal size/speed/quality
GGUF	i1-Q4_K_M	0.5	fast, recommended
GGUF	i1-Q5_K_S	0.5
GGUF	i1-Q5_K_M	0.5
GGUF	i1-Q6_K	0.6	practically like static Q6_K

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

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: 1153468