/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Turaco-E2B-it-mt-en-wes
Библиотека
transformers
Опубликована
9 апр 2026

Turaco-E2B-it-mt-en-wes-GGUF

ПереводТекст → текст3 профессии

Turaco-E2B-it-mt-en-wes-GGUF — квантизированная версия модели Turaco-E2B-it-mt-en-wes, разработанной fotiecodes и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher.

223скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены9 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 предназначена прежде всего для машинного перевода между английским языком и Cameroon Pidgin English, что подтверждается связанным датасетом michsethowusu/english-cameroon-pidgin_sentence-pairs_mt560 и тематическими метками. Она может применяться в локальных системах генерации текста и переводческих сценариях, совместимых с GGUF и соответствующим программным обеспечением. В README также указано наличие мультимодальных дополнений mmproj, однако конкретные поддерживаемые модальности и возможности их использования не описаны.

Размер исходной модели, архитектура, максимальная длина контекста и точный набор поддерживаемых языков не указаны. Доступны варианты квантизации от Q2_K размером около 3,1 ГБ до Q8_0 около 5,1 ГБ, а также f16 около 9,4 ГБ; Q4_K_S и Q4_K_M обозначены как быстрые рекомендуемые варианты, Q6_K — как вариант очень хорошего качества, а Q8_0 — как вариант с лучшим качеством среди указанных. Квантизация уменьшает требования к памяти, но может снижать качество по сравнению с исходной моделью; README не приводит независимых оценок точности перевода.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В README не указаны ограничения на коммерческое использование, системные требования и точные инструкции интеграции, поэтому совместимость и качество следует проверять в выбранном рантайме.

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

static quants of https://huggingface.co/fotiecodes/Turaco-E2B-it-mt-en-wes

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

weighted/imatrix quants seem not to be available (by me) at this time. If they do not show up a week or so after the static ones, I have probably not planned for them. Feel free to request them by opening a Community Discussion.

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
GGUFmmproj-Q8_00.7multi-modal supplement
GGUFmmproj-f161.1multi-modal supplement
GGUFQ2_K3.1
GGUFQ3_K_S3.2
GGUFQ3_K_M3.3lower quality
GGUFQ3_K_L3.4
GGUFIQ4_XS3.4
GGUFQ4_K_S3.5fast, recommended
GGUFQ4_K_M3.5fast, recommended
GGUFQ5_K_S3.7
GGUFQ5_K_M3.7
GGUFQ6_K3.9very good quality
GGUFQ8_05.1fast, best quality
GGUFf169.416 bpw, overkill

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.

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
c289c1e

0 моделей