/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Garnet-OCR-3B-0422
Библиотека
transformers
Опубликована
29 апр 2026

Garnet-OCR-3B-0422-i1-GGUF

Описание изображенийИзображение → текст10 профессий

Garnet-OCR-3B-0422-i1-GGUF — квантизированная версия модели Garnet-OCR-3B-0422, разработанной prithivMLmods и подготовленной в формате GGUF пользователем mradermacher.

656скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены7 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 vision-language-модель для оптического распознавания символов и интеллектуальной обработки документов, включая извлечение и связывание данных, преобразование PDF в Markdown, анализ содержимого документов и image-to-text-сценарии.

Модель имеет размер 3 млрд параметров и поддерживает обработку текста и изображений. В карточке указан английский язык, а среди обучающих наборов перечислены коллекции для распознавания и анализа PDF, генерации Markdown и обработки документов. Доступно множество вариантов квантизации GGUF размером примерно от 1,0 до 2,9 ГБ; варианты различаются компромиссом между качеством, скоростью и требованиями к памяти. Для работы с изображениями могут потребоваться отдельные mmproj-файлы из статического репозитория.

Сильными сторонами модели являются специализация на OCR и структурированном анализе документов, возможность локального запуска благодаря компактным квантизированным вариантам и поддержка различных уровней квантизации. Ограничения включают отсутствие сведений о размере контекста, точных характеристиках архитектуры, качестве на конкретных наборах данных и поддерживаемых языках помимо английского; низкобитные варианты могут заметно уступать по качеству. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит10

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/prithivMLmods/Garnet-OCR-3B-0422

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Garnet-OCR-3B-0422-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_S1.0for the desperate
GGUFi1-IQ1_M1.1mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS1.1
GGUFi1-IQ2_XS1.2
GGUFi1-IQ2_S1.3
GGUFi1-IQ2_M1.4
GGUFi1-Q2_K_S1.4very low quality
GGUFi1-Q2_K1.5IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS1.5lower quality
GGUFi1-IQ3_XS1.6
GGUFi1-Q3_K_S1.7IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S1.7beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M1.7
GGUFi1-Q3_K_M1.8IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L1.9IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS2.0
GGUFi1-IQ4_NL2.1prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_02.1fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S2.1optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M2.2fast, recommended
GGUFi1-Q4_12.3
GGUFi1-Q5_K_S2.5
GGUFi1-Q5_K_M2.5
GGUFi1-Q6_K2.9practically 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
04d437b

0 моделей