/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
LlamaForecaster-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
10 янв 2026

LlamaForecaster-8B-i1-GGUF

Ответы на вопросыТекст → текст4 профессии

LlamaForecaster-8B-i1-GGUF — квантизированная версия языковой модели LlamaForecaster-8B, разработанной nikhilchandak и дополнительно подготовленной в формате GGUF пользователем mradermacher.

1 132скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены10 янв 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 обучалась с использованием набора данных OpenForesight и ориентирована на задачи прогнозирования, рассуждений, вопросно-ответного взаимодействия, reinforcement learning и калибровки ответов.

Модель имеет размер 8 миллиардов параметров и поддерживает английский язык. Представлена в формате GGUF с различными вариантами квантизации i1 и imatrix, поэтому подходит для локального запуска при разных ограничениях по памяти и скорости. Доступны файлы размером примерно от 2,1 до 6,7 ГБ; варианты различаются компромиссом между качеством, скоростью и требованиями к ресурсам. Рекомендуемыми в README названы i1-Q4_K_M и i1-Q4_K_S, при этом качество некоторых низкобитных вариантов может быть существенно ниже.

Сильной стороной модели является специализация на прогнозировании и связанных с ним рассуждениях, а также широкий выбор квантизированных сборок для локального использования. Ограничения включают отсутствие в README сведений о размере контекста, точных результатах тестирования, поддерживаемых модальностях помимо текстовой работы и подробностях обучения; качество зависит от выбранного варианта квантизации. В метаданных указана лицензия MIT.

Для каких профессий подходит4

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/nikhilchandak/LlamaForecaster-8B

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/LlamaForecaster-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_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

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

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

Ревизия весов
781c6cd

0 моделей