Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Qwen2.5-Coder-32B-abliterated
Библиотека: transformers
Опубликована: 2 июл 2026

Ссылки

Qwen2.5-Coder-32B-abliterated-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Qwen2.5-Coder-32B-abliterated-i1-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели TobiasLogic/Qwen2.5-Coder-32B-abliterated, подготовленная mradermacher.

1 089скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 июл 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 генерации текста и решения задач, связанных с программированием, включая написание и обработку кода. В метаданных указан английский язык; поддержка других языков, мультимодальность и точный размер контекстного окна не заявлены.

Модель основана на варианте Qwen2.5-Coder с 32 миллиардами параметров и распространяется в нескольких форматах квантизации, включая IQ1–IQ4, Q2–Q6 и другие варианты. Это позволяет выбирать между размером файла, скоростью работы и качеством: более компактные варианты требуют меньше памяти, но могут заметно уступать по качеству, тогда как Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, а Q4_K_S — как сбалансированный по размеру, скорости и качеству. Для использования требуются инструменты, поддерживающие формат GGUF.

К сильным сторонам относятся специализация на коде, большое число параметров и широкий выбор квантизаций для локального запуска. Ограничения связаны с потерями качества при низкой квантизации, отсутствием заявленных характеристик контекстного окна и неполной информацией о производительности. Модель описана как abliterated и uncensored, однако конкретные свойства безопасности в README не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

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/TobiasLogic/Qwen2.5-Coder-32B-abliterated

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Qwen2.5-Coder-32B-abliterated-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	0.1	imatrix file (for creating your own quants)
GGUF	i1-IQ1_S	7.4	for the desperate
GGUF	i1-IQ1_M	8.0	mostly desperate
GGUF	i1-IQ2_XXS	9.1
GGUF	i1-IQ2_XS	10.1
GGUF	i1-IQ2_S	10.5
GGUF	i1-IQ2_M	11.4
GGUF	i1-Q2_K_S	11.6	very low quality
GGUF	i1-Q2_K	12.4	IQ3_XXS probably better
GGUF	i1-IQ3_XXS	12.9	lower quality
GGUF	i1-IQ3_XS	13.8
GGUF	i1-Q3_K_S	14.5	IQ3_XS probably better
GGUF	i1-IQ3_S	14.5	beats Q3_K*
GGUF	i1-IQ3_M	14.9
GGUF	i1-Q3_K_M	16.0	IQ3_S probably better
GGUF	i1-Q3_K_L	17.3	IQ3_M probably better
GGUF	i1-IQ4_XS	17.8
GGUF	i1-Q4_0	18.8	fast, low quality
GGUF	i1-Q4_K_S	18.9	optimal size/speed/quality
GGUF	i1-Q4_K_M	20.0	fast, recommended
GGUF	i1-Q4_1	20.7
GGUF	i1-Q5_K_S	22.7
GGUF	i1-Q5_K_M	23.4
GGUF	i1-Q6_K	27.0	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: fe26f05