/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
UniReason-Qwen3-14B-RL
Библиотека
transformers
Опубликована
4 июл 2025

UniReason-Qwen3-14B-RL-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

UniReason-Qwen3-14B-RL-i1-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели UniReason-Qwen3-14B-RL, разработанной командой ReasoningTransferability и основанной на Qwen3.

1 065скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены5 июл 2025

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

Квантизацию выполнил mradermacher. Модель предназначена для генерации текста, математического рассуждения и исследовательских задач, связанных с переносимостью способностей к рассуждению после обучения с подкреплением методом GRPO.

Модель имеет размер 14 млрд параметров и работает в текстовой модальности. В карточке указана поддержка английского языка; наборы данных включают math и reasoning. Размер контекстного окна и другие подробности архитектуры не указаны. Репозиторий содержит множество вариантов квантизации с размерами примерно от 3,7 до 12,2 ГБ, что позволяет выбирать между требованиями к памяти, скоростью и качеством. Для большинства сценариев автор рекомендует i1-Q4_K_M как быстрый вариант, а i1-Q4_K_S отмечен как оптимальный по соотношению размера, скорости и качества.

Основное преимущество модели — возможность локального запуска в формате GGUF и выбор квантизаций для оборудования с разным объёмом памяти. Ограничения связаны с потерями качества при низкобитной квантизации: некоторые варианты прямо отмечены как низкокачественные, а IQ-варианты могут различаться по фактическому качеству. Лицензия модели — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит8

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/ReasoningTransferability/UniReason-Qwen3-14B-RL

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/UniReason-Qwen3-14B-RL-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)

LinkTypeSize/GBNotes
GGUFi1-IQ1_S3.7for the desperate
GGUFi1-IQ1_M3.9mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS4.4
GGUFi1-IQ2_XS4.8
GGUFi1-IQ2_S5.1
GGUFi1-IQ2_M5.4
GGUFi1-Q2_K_S5.5very low quality
GGUFi1-Q2_K5.9IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS6.0lower quality
GGUFi1-IQ3_XS6.5
GGUFi1-Q3_K_S6.8IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S6.8beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M7.0
GGUFi1-Q3_K_M7.4IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L8.0IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS8.2
GGUFi1-IQ4_NL8.6prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_08.6fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S8.7optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M9.1fast, recommended
GGUFi1-Q4_19.5
GGUFi1-Q5_K_S10.4
GGUFi1-Q5_K_M10.6
GGUFi1-Q6_K12.2practically 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

llama.cpp

Нельзя запустить

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

Ревизия весов
455bc8e

0 моделей