/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Nanonets-OCR2-1.5B-exp
Библиотека
transformers
Опубликована
13 окт 2025

Nanonets-OCR2-1.5B-exp-i1-GGUF

Описание изображенийИзображение → текст10 профессий

Nanonets-OCR2-1.5B-exp-i1-GGUF — это квантованная версия мультимодальной модели Nanonets-OCR2-1.5B-exp, разработанной nanonets и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher.

710скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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

Модель предназначена для оптического распознавания символов, преобразования изображений и документов в текст, конвертации PDF в Markdown и выполнения задач визуального вопросно-ответного взаимодействия (VQA). Это vision-модель, поэтому для работы могут потребоваться отдельные файлы mmproj.

Модель имеет размер около 1,5 млрд параметров в исходной версии, поддерживает мультиязычные сценарии, однако конкретный перечень языков и размер контекстного окна в README не указаны. Доступны варианты квантования i1 с размерами примерно от 0,4 до 0,9 ГБ, включая IQ- и Q-форматы. Более сильное квантование обычно сохраняет больше качества, тогда как малые варианты экономят память, но могут заметно уступать по качеству; для баланса размера, скорости и качества рекомендованы i1-Q4_K_M и i1-Q4_K_S.

Сильные стороны модели — компактность, поддержка обработки изображений и документов, а также широкий выбор квантованных вариантов для запуска на устройствах с ограниченными ресурсами. Ограничения включают потенциальную потерю качества при низких уровнях квантования, необходимость совместимого vision-инструментария и отсутствие в README подробных данных о точности, архитектуре, контекстном окне и языковом покрытии. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

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/nanonets/Nanonets-OCR2-1.5B-exp

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Nanonets-OCR2-1.5B-exp-GGUF

This is a vision model - mmproj files (if any) will be in the static repository.

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_XXS0.5
GGUFi1-IQ2_XS0.5
GGUFi1-IQ2_S0.5
GGUFi1-IQ2_M0.5
GGUFi1-Q2_K_S0.6very low quality
GGUFi1-IQ3_XXS0.6lower quality
GGUFi1-Q2_K0.6IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XS0.6
GGUFi1-Q3_K_S0.6IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S0.6beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M0.6
GGUFi1-Q3_K_M0.7IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L0.7IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS0.7
GGUFi1-IQ4_NL0.7prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_00.7fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S0.7optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M0.7fast, recommended
GGUFi1-Q4_10.8
GGUFi1-Q5_K_S0.8
GGUFi1-Q5_K_M0.8
GGUFi1-Q6_K0.9practically 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
201e6f0

0 моделей