Характеристики

Лицензия: Своя лицензия
Базовая модель: Nemostein-3-Nano-Omni-30b-a3b
Библиотека: transformers
Опубликована: 3 мая 2026

Ссылки

Nemostein-3-Nano-Omni-30b-a3b-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Nemostein-3-Nano-Omni-30b-a3b-i1-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели GestaltLabs/Nemostein-3-Nano-Omni-30b-a3b.

734скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 мая 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 с использованием weighted/imatrix-подхода. Модель предназначена для генерации текста на английском языке, диалоговых сценариев, задач рассуждения, использования инструментов и function calling.

В метаданных модель отмечена как mixture-of-experts и связана с архитектурой Nemotron-H; обозначение базовой модели содержит параметры 30b-a3b, однако точное число активных параметров, размер контекста и подробности архитектуры в README не указаны. Поддержка других модальностей, кроме текстовой, также не подтверждена, несмотря на слово Omni в названии. Доступно множество вариантов GGUF-квантизации размером примерно от 18 до 33,6 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между размером, скоростью и качеством.

Сильными сторонами являются поддержка англоязычной генерации, reasoning, conversational use, tool use и function calling, а также широкий выбор уровней квантизации. Ограничения связаны с потерями качества, зависящими от выбранного варианта квантизации; некоторые низкобитные варианты в README прямо характеризуются как имеющие низкое качество. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в представленном README.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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/GestaltLabs/Nemostein-3-Nano-Omni-30b-a3b

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Nemostein-3-Nano-Omni-30b-a3b-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)

Link	Type	Size/GB	Notes
GGUF	imatrix	0.2	imatrix file (for creating your own quants)
GGUF	i1-IQ1_S	18.0	for the desperate
GGUF	i1-IQ1_M	18.0	mostly desperate
GGUF	i1-IQ2_XXS	18.0
GGUF	i1-IQ2_XS	18.0
GGUF	i1-IQ2_S	18.0
GGUF	i1-IQ2_M	18.0
GGUF	i1-Q2_K	18.0	IQ3_XXS probably better
GGUF	i1-IQ3_XXS	18.0	lower quality
GGUF	i1-IQ3_S	18.0	beats Q3_K*
GGUF	i1-IQ3_XS	18.0
GGUF	i1-Q3_K_S	18.0	IQ3_XS probably better
GGUF	i1-IQ4_XS	18.1
GGUF	i1-Q4_0	18.2	fast, low quality
GGUF	i1-Q2_K_S	18.2	very low quality
GGUF	i1-IQ3_M	18.2
GGUF	i1-Q3_K_M	19.9	IQ3_S probably better
GGUF	i1-Q4_1	20.0
GGUF	i1-Q3_K_L	20.8	IQ3_M probably better
GGUF	i1-Q4_K_S	22.0	optimal size/speed/quality
GGUF	i1-Q5_K_S	23.9
GGUF	i1-Q4_K_M	24.6	fast, recommended
GGUF	i1-Q5_K_M	26.1
GGUF	i1-Q6_K	33.6	practically like static Q6_K

Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant types (lower is better):

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: 1977135