Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: UniReason-Qwen3-14B-think-SFT
Библиотека: transformers
Опубликована: 7 июл 2025

Ссылки

UniReason-Qwen3-14B-think-SFT-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

UniReason-Qwen3-14B-think-SFT-i1-GGUF — это набор квантованных GGUF-версий текстовой языковой модели UniReason-Qwen3-14B-think-SFT.

660скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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

Модель создана на базе Qwen3-14B и разработана проектом ReasoningTransferability; квантованные файлы подготовлены mradermacher. Обучение ориентировано на перенос способностей к рассуждению: модель дистиллирована из Qwen3-32B-Instruct в режиме thinking с использованием reject sampling.

Модель предназначена для генерации текста, решения математических задач и выполнения задач, требующих рассуждений. В карточке указаны английский язык и датасеты math и reasoning. Это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. Размер базовой модели — 14 млрд параметров; доступны варианты квантования от примерно 3,7 до 12,2 ГБ, что позволяет запускать её на системах с ограниченными ресурсами. Длина контекста и точные характеристики архитектуры в README не указаны.

Сильной стороной модели является специализация на математическом и логическом рассуждении, а также широкий выбор вариантов квантования. При этом низкобитные варианты могут заметно уступать по качеству: в README некоторые из них обозначены как низкокачественные, тогда как i1-Q4_K_M рекомендован как быстрый вариант. Ограничения включают отсутствие данных о результатах бенчмарков, мультиязычности и длине контекста. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.9Разработка и данныеСтатистика, эксперименты и причинный анализAI помогает планировать эксперименты и делать статистически обоснованные выводы о связях и эффектах.18 задач2 881модель I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Также подходит для

I.13Симуляция, моделирование и открытие нового

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-think-SFT

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

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

Link	Type	Size/GB	Notes
GGUF	i1-IQ1_S	3.7	for the desperate
GGUF	i1-IQ1_M	3.9	mostly desperate
GGUF	i1-IQ2_XXS	4.4
GGUF	i1-IQ2_XS	4.8
GGUF	i1-IQ2_S	5.1
GGUF	i1-IQ2_M	5.4
GGUF	i1-Q2_K_S	5.5	very low quality
GGUF	i1-Q2_K	5.9	IQ3_XXS probably better
GGUF	i1-IQ3_XXS	6.0	lower quality
GGUF	i1-IQ3_XS	6.5
GGUF	i1-Q3_K_S	6.8	IQ3_XS probably better
GGUF	i1-IQ3_S	6.8	beats Q3_K*
GGUF	i1-IQ3_M	7.0
GGUF	i1-Q3_K_M	7.4	IQ3_S probably better
GGUF	i1-Q3_K_L	8.0	IQ3_M probably better
GGUF	i1-IQ4_XS	8.2
GGUF	i1-IQ4_NL	8.6	prefer IQ4_XS
GGUF	i1-Q4_0	8.6	fast, low quality
GGUF	i1-Q4_K_S	8.7	optimal size/speed/quality
GGUF	i1-Q4_K_M	9.1	fast, recommended
GGUF	i1-Q4_1	9.5
GGUF	i1-Q5_K_S	10.4
GGUF	i1-Q5_K_M	10.6
GGUF	i1-Q6_K	12.2	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

llama.cpp

Нельзя запустить

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

Ревизия весов: 05b5f37