Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Ornstein3.8-27B
Библиотека: transformers
Опубликована: 28 авг 2026

Ссылки

Ornstein3.8-27B-GGUF

Изображение и текст → текст4 профессии

Ornstein3.8-27B-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Ornstein3.8-27B, разработанной GestaltLabs и подготовленной квантизатором mradermacher.

629скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 окт 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 предназначена для задач генерации текста и обработки изображений вместе с текстом, о чём свидетельствуют multimodal и image-text-to-text. Указан английский язык.

Модель содержит 27 млрд параметров и поставляется в различных вариантах квантизации GGUF размером примерно от 11 до 29,1 ГБ. Для мультимодальной работы необходим дополнительный компонент mmproj размером 0,7 или 1,0 ГБ. Доступны варианты Q2_K, Q3_K, IQ4_XS, Q4_K, Q5_K, Q6_K и Q8_0; Q4_K_S и Q4_K_M отмечены как быстрые и рекомендуемые, а Q8_0 — как вариант с наилучшим качеством среди перечисленных. Длина контекста и точная архитектура в README не указаны.

Главные преимущества модели — поддержка мультимодальных сценариев, широкий выбор квантизаций для различных ограничений по памяти и возможность локального запуска в формате GGUF. Более сильная квантизация обычно требует больше памяти, но потенциально сохраняет лучшее качество. README не содержит результатов оценки, подробностей о сильных и слабых сторонах исходной модели или инструкций по применению в конкретных сценариях. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит4

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 I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

static quants of https://huggingface.co/GestaltLabs/Ornstein3.8-27B

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

weighted/imatrix quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Ornstein3.8-27B-i1-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	mmproj-Q8_0	0.7	multi-modal supplement
GGUF	mmproj-f16	1.0	multi-modal supplement
GGUF	Q2_K	11.0
GGUF	Q3_K_S	12.4
GGUF	Q3_K_M	13.6	lower quality
GGUF	Q3_K_L	14.7
GGUF	IQ4_XS	15.5
GGUF	Q4_K_S	15.9	fast, recommended
GGUF	Q4_K_M	16.9	fast, recommended
GGUF	Q5_K_S	19.1
GGUF	Q5_K_M	19.6
GGUF	Q6_K	22.5	very good quality
GGUF	Q8_0	29.1	fast, best quality

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

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

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

Ревизия весов: 8a5830b