Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: CARDS-Qwen3.6-27B-API
Библиотека: transformers
Опубликована: 7 мая 2026

Ссылки

CARDS-Qwen3.6-27B-i1-GGUF

Изображение и текст → текст3 профессии

CARDS-Qwen3.6-27B-i1-GGUF — мультимодальная vision-language модель на базе C3DS/CARDS-Qwen3.6-27B-API, доработанная для задач, связанных с климатом и изменением климата.

794скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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

Модель разработана на основе датасета C3DS/cards_sft_dataset, а GGUF-квантизации подготовлены mradermacher. По заявленным данным, основной язык — английский.

Модель предназначена для анализа климатического дискурса и классификации материалов по тематике климата и изменения климата. Она поддерживает обработку текста и изображений, поэтому может применяться в сценариях vision-language, где требуется совместно интерпретировать текстовые и визуальные входные данные. Размер базовой модели составляет 27 миллиардов параметров; конкретный размер контекста в README не указан.

Модель распространяется в формате GGUF с несколькими вариантами квантизации, что позволяет выбирать компромисс между качеством, скоростью и требованиями к памяти. В README рекомендуются варианты i1-Q4_K_S и i1-Q4_K_M, при этом некоторые низкобитные варианты отмечены как имеющие низкое качество. Ограничениями являются зависимость качества от выбранной квантизации, отсутствие опубликованных в README подробных результатов оценки и неизвестный размер контекстного окна. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/C3DS/CARDS-Qwen3.6-27B-API

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/CARDS-Qwen3.6-27B-GGUF

This is a vision model - mmproj files (if any) will be in the static repository.

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	7.2	for the desperate
GGUF	i1-IQ1_M	7.7	mostly desperate
GGUF	i1-IQ2_XXS	8.5
GGUF	i1-IQ2_XS	9.2
GGUF	i1-IQ2_S	9.5
GGUF	i1-IQ2_M	10.1
GGUF	i1-Q2_K_S	10.3	very low quality
GGUF	i1-Q2_K	10.8	IQ3_XXS probably better
GGUF	i1-IQ3_XXS	11.3	lower quality
GGUF	i1-IQ3_XS	12.1
GGUF	i1-Q3_K_S	12.2	IQ3_XS probably better
GGUF	i1-IQ3_S	12.5	beats Q3_K*
GGUF	i1-IQ3_M	12.7
GGUF	i1-Q3_K_M	13.4	IQ3_S probably better
GGUF	i1-Q3_K_L	14.4	IQ3_M probably better
GGUF	i1-IQ4_XS	15.2
GGUF	i1-Q4_0	15.6	fast, low quality
GGUF	i1-Q4_K_S	15.7	optimal size/speed/quality
GGUF	i1-Q4_K_M	16.6	fast, recommended
GGUF	i1-Q4_1	17.2
GGUF	i1-Q5_K_S	18.8
GGUF	i1-Q5_K_M	19.3
GGUF	i1-Q6_K	22.2	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

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов: 1971c27