/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Gamunu-4B-Instruct-Alpha
Библиотека
transformers
Опубликована
3 ноя 2025

Gamunu-4B-Instruct-Alpha-i1-GGUF

Ответы на вопросыТекст → текст7 профессий

Gamunu-4B-Instruct-Alpha-i1-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия модели Gamunu-4B-Instruct-Alpha, разработанной manthilaffs и подготовленной квантизатором mradermacher.

716скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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

Модель ориентирована на следование инструкциям, ответы на вопросы, рассуждения, академические и математические задачи, а также задачи обработки естественного языка. Заявлены языки Sinhala и English, однако подробные сведения о качестве работы по каждому языку не приведены.

Модель имеет около 4 миллиардов параметров; точная архитектура, размер контекста и состав поддерживаемых модальностей в README не указаны. При этом она обозначена как vision model, а для работы с изображениями могут потребоваться отдельные файлы mmproj из статического репозитория. Репозиторий содержит множество вариантов квантизации с размером примерно от 1,2 до 3,3 ГБ. В README отмечается, что IQ-квантизации часто предпочтительнее сопоставимых по размеру обычных вариантов; Q4_K_M названа быстрой и рекомендуемой, а Q4_K_S — оптимальной по соотношению размера, скорости и качества.

Основные преимущества модели — компактный размер, возможность локального запуска в различных вариантах квантизации и специализация исходной модели на инструкциях, вопросах, рассуждениях и математике. Ограничения связаны с потерями качества при низкой степени точности, отсутствием опубликованных сведений о бенчмарках, точной архитектуре, контекстном окне и фактических возможностях мультимодальной обработки. Указана лицензия Apache-2.0.

Для каких профессий подходит7

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/manthilaffs/Gamunu-4B-Instruct-Alpha

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Gamunu-4B-Instruct-Alpha-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)

LinkTypeSize/GBNotes
GGUFimatrix0.1imatrix file (for creating your own quants)
GGUFi1-IQ1_S1.2for the desperate
GGUFi1-IQ1_M1.3mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS1.4
GGUFi1-IQ2_XS1.5
GGUFi1-IQ2_S1.5
GGUFi1-IQ2_M1.6
GGUFi1-Q2_K_S1.7very low quality
GGUFi1-IQ3_XXS1.8lower quality
GGUFi1-Q2_K1.8IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XS2.0
GGUFi1-IQ3_S2.0beats Q3_K*
GGUFi1-Q3_K_S2.0IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_M2.1
GGUFi1-Q3_K_M2.2IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L2.3IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS2.4
GGUFi1-IQ4_NL2.5prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_02.5fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S2.5optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M2.6fast, recommended
GGUFi1-Q4_12.7
GGUFi1-Q5_K_S2.9
GGUFi1-Q5_K_M2.9
GGUFi1-Q6_K3.3practically 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

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

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

Ревизия весов
0ec5b65

0 моделей