/ Модель

Характеристики

Лицензия
Gemma
Базовая модель
SAEVerbalizer-27B
Библиотека
transformers
Опубликована
2 сен 2026

SAEVerbalizer-27B-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

SAEVerbalizer-27B-i1-GGUF — GGUF-квантизированная версия модели SAEVerbalizer-27B, разработанной THU-KEG и квантованной пользователем mradermacher.

596скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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 предназначена для задач text generation, анализа представлений и их вербализации в контексте mechanistic interpretability и sparse autoencoder. В карточке указана поддержка английского языка и библиотека Transformers. Также модель помечена как vision model, однако подробности о поддерживаемых визуальных входах не приведены.

Модель имеет размер 27B параметров в базовой версии и распространяется в многочисленных вариантах GGUF-квантизации с размерами примерно от 6,4 до 22,3 ГБ. Доступны форматы IQ и Q, включая рекомендуемые варианты i1-Q4_K_M и i1-Q4_K_S, а также файл imatrix для самостоятельного создания квантов. Более компактные варианты требуют меньше памяти, но могут заметно уступать по качеству; для некоторых вариантов прямо указаны низкое качество или компромисс между скоростью, размером и качеством.

Лицензия указана как gemma. В README не приведены сведения о размере контекстного окна, архитектуре базовой модели, точном наборе поддерживаемых модальностей, требованиях к оборудованию и результатах оценки, поэтому возможности модели следует проверять отдельно для конкретного варианта квантизации.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/THU-KEG/SAEVerbalizer-27B

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/SAEVerbalizer-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)

LinkTypeSize/GBNotes
GGUFimatrix0.1imatrix file (for creating your own quants)
GGUFi1-IQ1_S6.4for the desperate
GGUFi1-IQ1_M6.9mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS7.8
GGUFi1-IQ2_XS8.5
GGUFi1-IQ2_S8.9
GGUFi1-IQ2_M9.6
GGUFi1-Q2_K_S9.9very low quality
GGUFi1-Q2_K10.6IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS10.8lower quality
GGUFi1-IQ3_XS11.7
GGUFi1-IQ3_S12.3beats Q3_K*
GGUFi1-Q3_K_S12.3IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_M12.6
GGUFi1-Q3_K_M13.5IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L14.6IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS14.9
GGUFi1-Q4_015.7fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S15.8optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M16.6fast, recommended
GGUFi1-Q4_117.3
GGUFi1-Q5_K_S18.9
GGUFi1-Q5_K_M19.4
GGUFi1-Q6_K22.3practically 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

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
e73c136

0 моделей