/ Модель

Характеристики

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

Hy-MT2-1.8B-i1-GGUF

ПереводТекст → текст3 профессии

Hy-MT2-1.8B-i1-GGUF — квантованные GGUF-версии модели Hy-MT2-1.8B, разработанной Tencent и подготовленной пользователем mradermacher.

881скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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 локального запуска в приложениях, поддерживающих формат GGUF. Доступны варианты с разной степенью квантования и размером примерно от 0,6 до 1,6 ГБ, что позволяет выбирать между требованиями к памяти, скоростью и качеством.

Заявлена поддержка китайского, английского, французского, португальского, испанского, японского, турецкого, русского, арабского, корейского, тайского, итальянского, немецкого, вьетнамского, индонезийского, малайского, филиппинского, хинди, польского, чешского, нидерландского, кхмерского, бирманского, персидского, гуджарати, урду, телугу, маратхи, иврита, бенгальского, тамильского, украинского, тибетского, казахского, монгольского и уйгурского языков. Архитектура, размер контекста и другие внутренние характеристики в карточке не указаны; из названия следует размер базовой модели около 1,8 млрд параметров.

Сильной стороной является широкий набор языков и возможность запуска на устройствах с ограниченными ресурсами благодаря многочисленным квантованным вариантам. Качество зависит от выбранного типа квантования: в README отмечены компромиссы между размером, скоростью и точностью, а некоторые малые варианты характеризуются как низкокачественные. Модель ориентирована на перевод, поэтому её возможности для других задач и мультимодальность не заявлены. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит3

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

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

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Hy-MT2-1.8B-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_S0.6for the desperate
GGUFi1-IQ1_M0.6mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS0.7
GGUFi1-IQ2_XS0.7
GGUFi1-IQ2_S0.8
GGUFi1-IQ2_M0.8
GGUFi1-Q2_K_S0.8very low quality
GGUFi1-IQ3_XXS0.9lower quality
GGUFi1-Q2_K0.9IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XS0.9
GGUFi1-Q3_K_S1.0IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S1.0beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M1.0
GGUFi1-Q3_K_M1.1IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L1.1IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS1.1
GGUFi1-Q4_01.2fast, low quality
GGUFi1-IQ4_NL1.2prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_K_S1.2optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M1.2fast, recommended
GGUFi1-Q4_11.3
GGUFi1-Q5_K_S1.4
GGUFi1-Q5_K_M1.4
GGUFi1-Q6_K1.6practically 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
9f5c7d9

0 моделей