/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
GLM4.7-Distill-LFM2.5-1.2B
Библиотека
transformers
Опубликована
2 фев 2026

GLM4.7-Distill-LFM2.5-1.2B-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

GLM4.7-Distill-LFM2.5-1.2B-i1-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели GLM4.7-Distill-LFM2.5-1.2B.

513скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены2 фев 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

Базовая модель разработана автором или организацией yasserrmd, а квантизацию выполнил mradermacher. Это авторегрессионная языковая модель с примерно 1,2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и выполнения инструкций. Модель обучалась на наборах Open-Orca/FLAN, databricks-dolly-15k, OpenAssistant/oasst1, BAAI/Infinity-Instruct, CodeAlpaca-20k и MathInstruct. Заявленный язык — английский; сведения о поддержке других языков, мультимодальности и размере контекста отсутствуют.

Модель ориентирована на локальный запуск и сценарии с ограниченными ресурсами, включая диалог, ответы на инструкции, базовое программирование, математические задачи и агентные приложения. Доступно множество вариантов квантизации с размером файлов примерно от 0,4 до 1,1 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством. Сильной стороной является компактность, однако агрессивные варианты квантизации могут заметно снижать качество, а возможности модели ограничены небольшим размером и преимущественной ориентацией на английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит6

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/yasserrmd/GLM4.7-Distill-LFM2.5-1.2B

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/GLM4.7-Distill-LFM2.5-1.2B-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_S0.4for the desperate
GGUFi1-IQ1_M0.4mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS0.5
GGUFi1-IQ2_XS0.5
GGUFi1-IQ2_S0.5
GGUFi1-IQ2_M0.5
GGUFi1-Q2_K_S0.6very low quality
GGUFi1-Q2_K0.6IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS0.6lower quality
GGUFi1-IQ3_XS0.6
GGUFi1-IQ3_S0.7beats Q3_K*
GGUFi1-Q3_K_S0.7IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_M0.7
GGUFi1-Q3_K_M0.7IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L0.7IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS0.8
GGUFi1-IQ4_NL0.8prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_00.8fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S0.8optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M0.8fast, recommended
GGUFi1-Q4_10.9
GGUFi1-Q5_K_S0.9
GGUFi1-Q5_K_M0.9
GGUFi1-Q6_K1.1practically 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
014e857

0 моделей