/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
KaLM-embedding-multilingual-mini-v1
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июл 2025

KaLM-embedding-multilingual-mini-v1-i1-GGUF

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

KaLM-embedding-multilingual-mini-v1-i1-GGUF — GGUF-квантизованная версия модели HIT-TMG/KaLM-embedding-multilingual-mini-v1, подготовленная и опубликованная mradermacher.

1 115скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 дек 2025

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

Это модель для получения векторных представлений текста, предназначенная для семантического поиска, сравнения сходства предложений, кластеризации и других задач извлечения признаков; в карточке также указана совместимость с экосистемой sentence-transformers и MTEB.

Модель позиционируется как мультиязычная, однако в метаданных README явно указан только английский язык. Архитектура, число параметров, размерность эмбеддингов, максимальная длина контекста и сведения о поддерживаемых модальностях не приведены. Доступны многочисленные варианты GGUF-квантизации размером примерно от 0,4 до 0,5 ГБ, включая IQ- и Q-форматы; Q4_K_S отмечен как оптимальный по соотношению размера, скорости и качества, а Q4_K_M — как быстрый и рекомендуемый.

Основные преимущества — небольшой размер файлов и возможность выбрать компромисс между скоростью, занимаемой памятью и качеством. При этом агрессивные варианты квантизации могут заметно снижать качество, а README не содержит количественных результатов тестирования или подробного описания ограничений. Модель распространяется по лицензии MIT; в карточке указано, что квантизацию выполнил mradermacher.

Для каких профессий подходит9

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

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/HIT-TMG/KaLM-embedding-multilingual-mini-v1

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/KaLM-embedding-multilingual-mini-v1-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_S0.4for the desperate
GGUFi1-IQ1_M0.4mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS0.4
GGUFi1-IQ2_XS0.4
GGUFi1-IQ2_S0.4
GGUFi1-IQ2_M0.4
GGUFi1-Q2_K_S0.4very low quality
GGUFi1-IQ3_XXS0.4lower quality
GGUFi1-Q3_K_S0.4IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S0.4beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_XS0.4
GGUFi1-Q2_K0.4IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_M0.4
GGUFi1-IQ4_XS0.4
GGUFi1-IQ4_NL0.5prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_00.5fast, low quality
GGUFi1-Q3_K_M0.5IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L0.5IQ3_M probably better
GGUFi1-Q4_10.5
GGUFi1-Q4_K_S0.5optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M0.5fast, recommended
GGUFi1-Q5_K_S0.5
GGUFi1-Q5_K_M0.5
GGUFi1-Q6_K0.6practically 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

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
8c9ceec

0 моделей