Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Qwen3.5-KETI-HAECHI-27B
Библиотека: transformers
Опубликована: 6 сен 2026

Ссылки

Qwen3.5-KETI-HAECHI-27B-i1-GGUF

Изображение и текст → текст10 профессий

mradermacher/Qwen3.5-KETI-HAECHI-27B-i1-GGUF — GGUF-квантизированная версия модели KETI-NLP/Qwen3.5-KETI-HAECHI-27B, подготовленная mradermacher.

2 642скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 сен 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 ориентирована на корейский и английский языки и относится к мультимодальным vision-language моделям.

Она предназначена для задач image-text-to-text, распознавания текста на изображениях, работы с материалами культурного наследия, использования инструментов и сценариев с длинными цепочками рассуждений. Поддерживаются текстовые и визуальные входные данные; для работы с изображениями могут потребоваться отдельные файлы mmproj из статического репозитория.

Размер базовой модели составляет 27B параметров. Репозиторий содержит варианты GGUF-квантизации от IQ1_S до Q6_K размером примерно от 7,2 до 22,2 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством. Более агрессивные варианты могут заметно снижать качество; Q4_K_M обозначен как рекомендуемый по сочетанию скорости и качества. Точный размер контекста и архитектурные детали в README не указаны.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. К ограничениям относятся зависимость качества от выбранного уровня квантизации, необходимость дополнительного multimodal-компонента для обработки изображений и отсутствие в README подробных результатов оценки, характеристик контекста и требований к аппаратному обеспечению.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

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/KETI-NLP/Qwen3.5-KETI-HAECHI-27B

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Qwen3.5-KETI-HAECHI-27B-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)

Link	Type	Size/GB	Notes
GGUF	imatrix	0.1	imatrix file (for creating your own quants)
GGUF	i1-IQ1_S	7.2	for the desperate
GGUF	i1-IQ1_M	7.7	mostly desperate
GGUF	i1-IQ2_XXS	8.5
GGUF	i1-IQ2_XS	9.2
GGUF	i1-IQ2_S	9.5
GGUF	i1-IQ2_M	10.1
GGUF	i1-Q2_K_S	10.3	very low quality
GGUF	i1-Q2_K	10.8	IQ3_XXS probably better
GGUF	i1-IQ3_XXS	11.3	lower quality
GGUF	i1-IQ3_XS	12.1
GGUF	i1-Q3_K_S	12.2	IQ3_XS probably better
GGUF	i1-IQ3_S	12.5	beats Q3_K*
GGUF	i1-IQ3_M	12.7
GGUF	i1-Q3_K_M	13.4	IQ3_S probably better
GGUF	i1-Q3_K_L	14.4	IQ3_M probably better
GGUF	i1-IQ4_XS	15.2
GGUF	i1-Q4_0	15.6	fast, low quality
GGUF	i1-Q4_K_S	15.7	optimal size/speed/quality
GGUF	i1-Q4_K_M	16.6	fast, recommended
GGUF	i1-Q4_1	17.2
GGUF	i1-Q5_K_S	18.8
GGUF	i1-Q5_K_M	19.3
GGUF	i1-Q6_K	22.2	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: 7cbf952