/ Модель

Характеристики

Библиотека
transformers
Опубликована
12 апр 2026

Huihui-Qwen3.5-2B-abliterated-Athanorlite-ORPO-GGUF

Изображение и текст → текст4 профессии

Huihui-Qwen3.5-2B-abliterated-Athanorlite-ORPO-GGUF — это квантизированная версия мультимодальной модели Huihui-Qwen3.5-2B-abliterated-Athanorlite-ORPO, подготовленная mradermacher на основе модели nbeerbower.

597скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 апр 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 связана с датасетом schneewolflabs/Athanorlite-DPO и обучением ORPO. Доступна в формате GGUF для локального запуска через совместимые инструменты, включая варианты с мультимодальным дополнением mmproj.

Модель предназначена для работы с текстом и изображениями, включая сценарии image-text-to-text. Заявлен английский язык. Известен размер базовой модели — 2B параметров; сведения об архитектуре, длине контекста и точном наборе поддерживаемых языков в README не приведены. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0, IQ4_XS и f16: лёгкие варианты требуют меньше памяти, а Q6_K и Q8_0 обеспечивают более высокое качество при увеличенном размере. В README также отмечены рекомендуемые быстрые варианты Q4_K_S и Q4_K_M.

К сильным сторонам относятся компактный размер, возможность локального использования, поддержка мультимодальных входов при наличии mmproj и широкий выбор уровней квантования. Ограничения включают потенциальное снижение качества у низкобитных вариантов, зависимость мультимодальной работы от отдельного файла mmproj и отсутствие опубликованных характеристик производительности, контекстного окна и подробной оценки качества. Лицензия в README не указана.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

static quants of https://huggingface.co/nbeerbower/Huihui-Qwen3.5-2B-abliterated-Athanorlite-ORPO

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-Qwen3.5-2B-abliterated-Athanorlite-ORPO-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)

LinkTypeSize/GBNotes
GGUFmmproj-Q8_00.5multi-modal supplement
GGUFmmproj-f160.8multi-modal supplement
GGUFQ2_K1.1
GGUFQ3_K_S1.1
GGUFQ3_K_M1.2lower quality
GGUFQ3_K_L1.3
GGUFIQ4_XS1.3
GGUFQ4_K_S1.3fast, recommended
GGUFQ4_K_M1.4fast, recommended
GGUFQ5_K_S1.5
GGUFQ5_K_M1.5
GGUFQ6_K1.7very good quality
GGUFQ8_02.1fast, best quality
GGUFf163.916 bpw, overkill

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.

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
edd4e18

0 моделей