/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Huihui-MiniCPM5-2B-abliterated
Библиотека
transformers
Опубликована
14 сен 2026

Huihui-MiniCPM5-2B-abliterated-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Huihui-MiniCPM5-2B-abliterated-i1-GGUF — это GGUF-квантизированная версия языковой модели Huihui-MiniCPM5-2B-abliterated, разработанной Huihui AI и подготовленной для квантования пользователем mradermacher.

733скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 сен 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 для генерации текста, диалоговых сценариев, работы с длинным контекстом, вызова инструментов и локального запуска на устройствах с ограниченными ресурсами. В README заявлена поддержка английского и китайского языков.

Модель относится к семейству MiniCPM и имеет около 2 млрд параметров. Она поставляется в нескольких вариантах квантования GGUF с размером файлов примерно от 0,8 до 2,2 ГБ, включая IQ-, Q2-, Q3-, Q4-, Q5- и Q6-варианты. Более компактные варианты требуют меньше памяти, но могут заметно уступать в качестве; в README вариант i1-Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, а i1-Q4_K_S — как оптимальный по соотношению размера, скорости и качества. Точный размер контекста, архитектурные детали и результаты бенчмарков не указаны.

К сильным сторонам относятся небольшой размер, возможность локального и on-device использования, поддержка английского и китайского языков, а также заявленные возможности работы с длинным контекстом и tool calling. Ограничения связаны с малым числом параметров, потерей качества при агрессивном квантовании и отсутствием в README подробных оценок качества. Модель помечена как abliterated и uncensored, однако характеристики безопасности и поведения дополнительно не описаны. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит5

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/huihui-ai/Huihui-MiniCPM5-2B-abliterated

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Huihui-MiniCPM5-2B-abliterated-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_S0.8for the desperate
GGUFi1-IQ1_M0.8mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS0.9
GGUFi1-IQ2_XS1.0
GGUFi1-IQ2_S1.0
GGUFi1-IQ2_M1.1
GGUFi1-Q2_K_S1.1very low quality
GGUFi1-Q2_K1.1IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS1.2lower quality
GGUFi1-IQ3_XS1.2
GGUFi1-Q3_K_S1.3IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S1.3beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M1.3
GGUFi1-Q3_K_M1.4IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L1.5IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS1.5
GGUFi1-IQ4_NL1.6prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_01.6fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S1.6optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M1.7fast, recommended
GGUFi1-Q4_11.7
GGUFi1-Q5_K_S1.9
GGUFi1-Q5_K_M1.9
GGUFi1-Q6_K2.2practically 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
52df8db

0 моделей