/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Hy-MT2-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
21 мая 2026

Hy-MT2-7B-i1-GGUF

ПереводТекст → текст3 профессии

Hy-MT2-7B-i1-GGUF — набор квантизированных моделей в формате GGUF, созданный mradermacher на основе модели tencent/Hy-MT2-7B.

7 132скачиваний 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 ориентирована прежде всего на задачи машинного перевода и поддерживает широкий набор языков, включая китайский, английский, французский, португальский, испанский, японский, турецкий, русский, арабский, корейский, тайский, итальянский, немецкий, вьетнамский, индонезийский, хинди и другие языки, перечисленные в карточке.

Точное описание архитектуры, размера контекстного окна и поддерживаемых модальностей в README отсутствует; из названия базовой модели следует размер около 7 миллиардов параметров. Доступны варианты квантизации от очень компактных IQ1/IQ2 до более качественных Q5 и Q6, что позволяет выбирать между требованиями к памяти, скоростью и качеством перевода. Для большинства сценариев автор рекомендует i1-Q4_K_M как быстрый вариант, а i1-Q4_K_S описывает как компромисс между размером, скоростью и качеством.

Сильной стороной модели является многоязычная направленность и возможность локального запуска через совместимые с GGUF инструменты. Ограничения зависят от выбранного уровня квантизации: наиболее компактные варианты могут заметно терять в качестве, а некоторые из них прямо отмечены как низкокачественные. Лицензия — 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-MT2-7B

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Hy-MT2-7B-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_S1.9for the desperate
GGUFi1-IQ1_M2.1mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS2.3
GGUFi1-IQ2_XS2.5
GGUFi1-IQ2_S2.6
GGUFi1-IQ2_M2.8
GGUFi1-Q2_K_S2.9very low quality
GGUFi1-Q2_K3.1IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS3.1lower quality
GGUFi1-IQ3_XS3.4
GGUFi1-Q3_K_S3.5IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S3.6beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M3.7
GGUFi1-Q3_K_M3.9IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L4.2IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS4.3
GGUFi1-Q4_04.5fast, low quality
GGUFi1-IQ4_NL4.5prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_K_S4.5optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M4.7fast, recommended
GGUFi1-Q4_14.9
GGUFi1-Q5_K_S5.3
GGUFi1-Q5_K_M5.5
GGUFi1-Q6_K6.3practically 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
9c124cc

0 моделей