/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
CURE-MED-1.5B
Библиотека
transformers
Опубликована
22 янв 2026

CURE-MED-1.5B-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

CURE-MED-1.5B-i1-GGUF — квантизированная версия языковой модели CURE-MED-1.5B, разработанной Aikyam-Lab и подготовленной в формате GGUF пользователем mradermacher.

488скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 янв 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 ориентирована на медицинские и общие задачи генерации текста, рассуждений и применения в healthcare-сценариях, включая работу с многоязычными запросами.

Модель содержит около 1,5 млрд параметров и распространяется в виде набора вариантов квантизации i1, включая IQ- и Q-форматы с размером файлов примерно от 0,5 до 1,4 ГБ. Поддерживаются амхарский, бенгальский, французский, хауса, хинди, японский, корейский, испанский, суахили, тайский, турецкий, вьетнамский и йоруба. Модальность — текстовая; сведения о размере контекстного окна и конкретной архитектуре в README не указаны.

К сильным сторонам относятся небольшой размер, возможность локального запуска на ограниченных ресурсах, медицинская специализация и многоязычность. К ограничениям относятся зависимость качества от выбранного уровня квантизации: некоторые варианты отмечены как низкокачественные, тогда как i1-Q4_K_M и i1-Q4_K_S рекомендованы как быстрые или сбалансированные. Модель не следует использовать как единственный источник медицинских решений без проверки специалистом. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/Aikyam-Lab/CURE-MED-1.5B

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/CURE-MED-1.5B-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_S0.5for the desperate
GGUFi1-IQ1_M0.6mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS0.6
GGUFi1-IQ2_XS0.7
GGUFi1-IQ2_S0.7
GGUFi1-IQ2_M0.7
GGUFi1-Q2_K_S0.7very low quality
GGUFi1-IQ3_XXS0.8lower quality
GGUFi1-Q2_K0.8IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XS0.8
GGUFi1-Q3_K_S0.9IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S0.9beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M0.9
GGUFi1-Q3_K_M0.9IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L1.0IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS1.0
GGUFi1-IQ4_NL1.0prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_01.0fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S1.0optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M1.1fast, recommended
GGUFi1-Q4_11.1
GGUFi1-Q5_K_S1.2
GGUFi1-Q5_K_M1.2
GGUFi1-Q6_K1.4practically 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
9fc6ade

0 моделей