/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3
Базовая модель
Llama-3.1-Swallow-8B-OpenMath-FT
Библиотека
transformers
Опубликована
11 июн 2026

Llama-3.1-Swallow-8B-OpenMath-FT-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Llama-3.1-Swallow-8B-OpenMath-FT-i1-GGUF — это квантизированная модель в формате GGUF, созданная на основе Nextorage/Llama-3.1-Swallow-8B-OpenMath-FT.

1 034скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июн 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

Квантизацию выполнил mradermacher; исходная модель дообучена на наборе данных nvidia/OpenMathInstruct-1.

Модель предназначена для генерации текста, решения математических задач, работы с математическими инструкциями и генерации кода. В метаданных указана поддержка японского языка. Архитектура относится к семейству Llama 3.1, размер базовой модели — 8 миллиардов параметров; модель работает только с текстом, а сведения о максимальном контексте в README отсутствуют.

Предоставляется набор вариантов квантизации с разным соотношением размера, скорости и качества, включая IQ- и Q-форматы. В README отмечены Q4_K_M как быстрый рекомендуемый вариант и Q4_K_S как оптимальный по размеру, скорости и качеству, тогда как некоторые низкобитные варианты имеют заметные ограничения по качеству. Лицензия указана как llama3.

Для каких профессий подходит10

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/Nextorage/Llama-3.1-Swallow-8B-OpenMath-FT

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Llama-3.1-Swallow-8B-OpenMath-FT-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_S2.1for the desperate
GGUFi1-IQ1_M2.3mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS2.5
GGUFi1-IQ2_XS2.7
GGUFi1-IQ2_S2.9
GGUFi1-IQ2_M3.0
GGUFi1-Q2_K_S3.1very low quality
GGUFi1-Q2_K3.3IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS3.4lower quality
GGUFi1-IQ3_XS3.6
GGUFi1-Q3_K_S3.8IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S3.8beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M3.9
GGUFi1-Q3_K_M4.1IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L4.4IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS4.5
GGUFi1-Q4_04.8fast, low quality
GGUFi1-IQ4_NL4.8prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_K_S4.8optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M5.0fast, recommended
GGUFi1-Q4_15.2
GGUFi1-Q5_K_S5.7
GGUFi1-Q5_K_M5.8
GGUFi1-Q6_K6.7practically 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
0af3aa2

0 моделей