Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Qwen-encoder-1.5B
Библиотека: transformers
Опубликована: 13 мар 2025

Ссылки

Qwen-encoder-1.5B-i1-GGUF

Ответы на вопросыТекст → текст9 профессий

Qwen-encoder-1.5B-i1-GGUF — квантованная версия текстовой encoder-модели knowledgator/Qwen-encoder-1.5B, подготовленная mradermacher в формате GGUF.

463скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июл 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 основана на архитектуре Qwen и имеет около 1,5 млрд параметров. В карточке указаны английский язык и обучение на данных Wikimedia Wikipedia.

Модель предназначена для задач, где нужны представления текста и анализ содержимого, включая классификацию, извлечение именованных сущностей (NER) и question answering. Как encoder она ориентирована на обработку входного текста, а не на генерацию диалоговых ответов. Максимальный размер контекста, поддерживаемые дополнительные модальности и подробные результаты оценки в README не указаны.

Основное преимущество — доступность в большом наборе квантованных вариантов GGUF размером примерно от 0,5 до 1,4 ГБ, что упрощает запуск на устройствах с ограниченной памятью. При этом степень квантования влияет на качество: наиболее компактные варианты отмечены как имеющие низкое качество, а для баланса скорости, размера и качества рекомендуются i1-Q4_K_S и i1-Q4_K_M. Лицензия модели — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей

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/knowledgator/Qwen-encoder-1.5B

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Qwen-encoder-1.5B-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	i1-IQ1_S	0.5	for the desperate
GGUF	i1-IQ1_M	0.6	mostly desperate
GGUF	i1-IQ2_XXS	0.6
GGUF	i1-IQ2_XS	0.7
GGUF	i1-IQ2_S	0.7
GGUF	i1-IQ2_M	0.7
GGUF	i1-Q2_K_S	0.7	very low quality
GGUF	i1-IQ3_XXS	0.8	lower quality
GGUF	i1-Q2_K	0.8	IQ3_XXS probably better
GGUF	i1-IQ3_XS	0.8
GGUF	i1-Q3_K_S	0.9	IQ3_XS probably better
GGUF	i1-IQ3_S	0.9	beats Q3_K*
GGUF	i1-IQ3_M	0.9
GGUF	i1-Q3_K_M	0.9	IQ3_S probably better
GGUF	i1-Q3_K_L	1.0	IQ3_M probably better
GGUF	i1-IQ4_XS	1.0
GGUF	i1-IQ4_NL	1.0	prefer IQ4_XS
GGUF	i1-Q4_0	1.0	fast, low quality
GGUF	i1-Q4_K_S	1.0	optimal size/speed/quality
GGUF	i1-Q4_K_M	1.1	fast, recommended
GGUF	i1-Q4_1	1.1
GGUF	i1-Q5_K_S	1.2
GGUF	i1-Q5_K_M	1.2
GGUF	i1-Q6_K	1.4	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

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

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

Ревизия весов: 44f10c3