Характеристики

Базовая модель: Huihui-HY-MT1.5-7B-abliterated
Библиотека: transformers
Опубликована: 5 янв 2026

Ссылки

Huihui-HY-MT1.5-7B-abliterated-GGUF

ПереводТекст → текст3 профессии

Huihui-HY-MT1.5-7B-abliterated-GGUF — это набор GGUF-квантизаций модели Huihui-HY-MT1.5-7B-abliterated, подготовленный пользователем mradermacher.

861скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены5 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 предназначена прежде всего для многоязычного машинного перевода и локального запуска в форматах GGUF. В README также указана характеристика abliterated, однако её точное влияние на поведение модели не описано.

Модель имеет размер 7B параметров и поддерживает китайский, английский, французский, португальский, испанский, японский, турецкий, русский, арабский, корейский, тайский, итальянский, немецкий, вьетнамский, малайский, индонезийский, тагальский, хинди, польский, чешский, нидерландский, кхмерский, бирманский, персидский, гуджарати, урду, телугу, маратхи, иврит, бенгальский, тамильский, украинский, тибетский, казахский, монгольский и уйгурский языки. Архитектура, размер контекста и поддержка модальностей в README не указаны; по представленным данным модель является текстовой.

Доступны варианты от Q2_K до Q8_0, IQ4_XS, а также f16, с размером файлов примерно от 3,1 до 15,1 ГБ. Q4_K_S и Q4_K_M отмечены как быстрые и рекомендуемые, Q6_K — как обеспечивающий очень хорошее качество, а Q8_0 — как вариант с лучшим качеством среди указанных. Квантизация позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством, но низкобитные варианты могут снижать качество перевода. Лицензия в README не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

static quants of https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-HY-MT1.5-7B-abliterated

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

weighted/imatrix quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Huihui-HY-MT1.5-7B-abliterated-i1-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)

Link	Type	Size/GB	Notes
GGUF	Q2_K	3.1
GGUF	Q3_K_S	3.5
GGUF	Q3_K_M	3.9	lower quality
GGUF	Q3_K_L	4.2
GGUF	IQ4_XS	4.3
GGUF	Q4_K_S	4.5	fast, recommended
GGUF	Q4_K_M	4.7	fast, recommended
GGUF	Q5_K_S	5.3
GGUF	Q5_K_M	5.5
GGUF	Q6_K	6.3	very good quality
GGUF	Q8_0	8.1	fast, best quality
GGUF	f16	15.1	16 bpw, overkill

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.

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: 1f851b1