/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwopus3.6-27B-v1-preview
Библиотека
transformers
Опубликована
26 апр 2026

Qwopus3.6-27B-v1-preview-i1-GGUF

Изображение и текст → текст11 профессий

Qwopus3.6-27B-v1-preview-i1-GGUF — квантованная GGUF-версия модели Qwopus3.6-27B-v1-preview, опубликованная mradermacher на основе модели Jackrong.

959скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены26 апр 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 относится к классу conversational и instruct, ориентирована на диалоговое взаимодействие и задачи рассуждения. В README также указано, что это мультимодальная vision-language-модель, способная работать с изображениями и текстом.

Модель содержит 27 миллиардов параметров и поддерживает английский, китайский, японский, корейский, испанский и русский языки. Точная архитектура, размер контекста и спецификация мультимодального компонента не указаны. Доступны варианты квантования i1-IQ1_S, i1-IQ1_M, i1-IQ2, i1-IQ3, i1-IQ4, i1-Q2_K, i1-Q3_K, i1-Q4, i1-Q5_K и i1-Q6_K размером примерно от 7,2 до 22,2 ГБ. Более сильное квантование обычно требует больше памяти, тогда как низкобитные варианты экономичнее, но могут заметно терять в качестве.

Для создания модели использовались датасеты Claude-Distillation-Dataset, GLM-5.1-Reasoning-1M-Cleaned, Kimi-K2.5-Reasoning-1M-Cleaned и Qwen3.5-reasoning-700x. Это может быть преимуществом для диалогов и задач рассуждения, однако README не содержит результатов тестирования, поэтому качество нельзя оценить количественно. Для работы с изображениями могут потребоваться дополнительные mmproj-файлы из статического репозитория. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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/Jackrong/Qwopus3.6-27B-v1-preview

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Qwopus3.6-27B-v1-preview-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)

LinkTypeSize/GBNotes
GGUFimatrix0.1imatrix file (for creating your own quants)
GGUFi1-IQ1_S7.2for the desperate
GGUFi1-IQ1_M7.7mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS8.5
GGUFi1-IQ2_XS9.2
GGUFi1-IQ2_S9.5
GGUFi1-IQ2_M10.1
GGUFi1-Q2_K_S10.3very low quality
GGUFi1-Q2_K10.8IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS11.3lower quality
GGUFi1-IQ3_XS12.1
GGUFi1-Q3_K_S12.2IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S12.5beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M12.7
GGUFi1-Q3_K_M13.4IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L14.4IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS15.2
GGUFi1-Q4_015.6fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S15.7optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M16.6fast, recommended
GGUFi1-Q4_117.2
GGUFi1-Q5_K_S18.8
GGUFi1-Q5_K_M19.3
GGUFi1-Q6_K22.2practically like static Q6_K

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

image.png

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
681458b

0 моделей