Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Hy-MT2-1.8B
Библиотека: transformers
Опубликована: 21 мая 2026

Ссылки

Hy-MT2-1.8B-GGUF

ПереводТекст → текст3 профессии

Hy-MT2-1.8B-GGUF — набор квантизированных файлов модели Hy-MT2-1.8B, разработанной Tencent и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher.

913скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены26 мая 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 задач машинного перевода и поддерживает широкий набор языков, включая китайский, английский, французский, португальский, испанский, японский, турецкий, русский, арабский, корейский, немецкий, итальянский, вьетнамский, индонезийский, хинди, польский, украинский и другие.

Модель содержит около 1,8 млрд параметров. Доступны варианты с разными уровнями квантования — от Q2_K до Q8_0, а также IQ4_XS и f16, с размером файлов примерно от 0,9 до 3,7 ГБ. В README не указаны архитектура, поддерживаемая длина контекста, точные характеристики качества или дополнительные модальности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую систему перевода без подтверждённых возможностей за пределами этой задачи.

К сильным сторонам относятся компактный размер, возможность локального запуска и выбор между экономией памяти, скоростью и качеством: варианты Q4_K_S и Q4_K_M рекомендованы как быстрые, Q6_K отмечен как обладающий очень хорошим качеством, а Q8_0 — как вариант с лучшим качеством среди быстрых сборок. К ограничениям относятся неизбежные потери качества при низком уровне квантования и отсутствие в README подробных сравнительных оценок. Распространение заявлено по лицензии Apache-2.0.

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 I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

static quants of https://huggingface.co/tencent/Hy-MT2-1.8B

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

weighted/imatrix quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Hy-MT2-1.8B-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	0.9
GGUF	Q3_K_S	1.0
GGUF	Q3_K_M	1.1	lower quality
GGUF	Q3_K_L	1.1
GGUF	IQ4_XS	1.1
GGUF	Q4_K_S	1.2	fast, recommended
GGUF	Q4_K_M	1.2	fast, recommended
GGUF	Q5_K_S	1.4
GGUF	Q5_K_M	1.4
GGUF	Q6_K	1.6	very good quality
GGUF	Q8_0	2.0	fast, best quality
GGUF	f16	3.7	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: d760e97