/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
JiRackDeltaNet_27b
Библиотека
transformers
Опубликована
30 авг 2026

JiRackDeltaNet_27b-GGUF

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

GGUF-квантизации многоязычной JiRackDeltaNet 27B для локальной генерации текста и диалогов.

552скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Это репозиторий mradermacher с GGUF-квантованными вариантами JiRackDeltaNet 27B, созданными на основе CMSManhattan/JiRackDeltaNet_27b. Репозиторий содержит статические квантизации TQ1_0 и TQ2_0 размером примерно 7,1 и 8,3 ГБ соответственно; автор указывает, что варианты с weighted/imatrix-квантизацией в этой публикации не представлены.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Метаданные базовой модели описывают её как многоязычную разговорную модель для локального CPU-инференса, кодирования, RAG и вызова инструментов; сама карточка этого GGUF-репозитория главным образом сообщает о доступных файлах квантования и их использовании. Заявлены языки английский, китайский, японский, корейский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, арабский, вьетнамский и тайский. Лицензия — MIT.

Квантованные файлы уменьшают требования к памяти, но TQ1_0 и TQ2_0 могут уступать исходным весам по качеству; README не приводит сравнительных оценок. Для работы с GGUF требуется совместимый загрузчик, а для многосоставных файлов — их корректная сборка.

Сценарии применения

  • локальный диалог с многоязычной языковой моделью
  • генерация ответов и текстовых продолжений
  • запуск модели на CPU с ограниченной памятью
  • подготовка текста и кода
  • ответы по документам в RAG-сценариях
  • вызов инструментов в диалоговом приложении

Ограничения

Доступны статические квантизации TQ1_0 и TQ2_0; автор не приводит оценок качества, а низкобитное квантование может снижать точность относительно исходной модели. Для запуска нужен совместимый с GGUF загрузчик.

Для каких профессий подходит11

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

static quants of https://huggingface.co/CMSManhattan/JiRackDeltaNet_27b

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

weighted/imatrix quants seem not to be available (by me) at this time. If they do not show up a week or so after the static ones, I have probably not planned for them. Feel free to request them by opening a Community Discussion.

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
GGUFTQ1_07.1tighteR TERNANY packing
GGUFTQ2_08.3faster ternany packing

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

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
7d697b3

0 моделей