/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
atom-80b
Библиотека
transformers
Опубликована
6 янв 2026

atom-80b-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

atom-80b-i1-GGUF — это набор квантизированных GGUF-версий языковой модели atom-80b, разработанной vanta-research и подготовленной квантизатором mradermacher.

2 328скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены2 мар 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 генерации текста, следования инструкциям, диалогового взаимодействия, рассуждений и исследовательских задач, связанных с поведением, выравниванием и сотрудничеством ИИ. По тематическим меткам она ориентирована на англоязычные сценарии и conversational AI.

Исходная модель относится к семейству Qwen3 и имеет размер 80 млрд параметров. В README не указаны точная архитектура, размер контекстного окна, поддерживаемые модальности помимо текста и результаты оценивания. Репозиторий содержит варианты квантизации с размерами примерно от 16,3 до 65,6 ГБ, включая IQ- и QK-квантизации; варианты различаются компромиссом между размером, скоростью и качеством. В качестве сбалансированных рекомендуются i1-Q4_K_S и i1-Q4_K_M, тогда как наиболее компактные варианты могут заметно уступать в качестве.

Модель поддерживает локальное использование через GGUF-совместимые инструменты. Основные преимущества — большой размер исходной модели, широкий выбор уровней квантизации и наличие imatrix-квантов, потенциально обеспечивающих лучшее качество при сопоставимом размере. Ограничения включают высокие требования к памяти, зависимость качества от выбранного варианта квантизации и отсутствие в README подробных данных о производительности и контексте. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит10

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/vanta-research/atom-80b

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/atom-80b-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
GGUFimatrix0.6imatrix file (for creating your own quants)
GGUFi1-IQ1_S16.3for the desperate
GGUFi1-IQ1_M18.1mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS21.1
GGUFi1-IQ2_XS23.5
GGUFi1-IQ2_S23.7
GGUFi1-IQ2_M26.2
GGUFi1-Q2_K_S27.4very low quality
GGUFi1-Q2_K29.2IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS30.9lower quality
GGUFi1-IQ3_XS32.8
GGUFi1-Q3_K_S34.6IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S34.6beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M35.1
GGUFi1-Q3_K_M38.3IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L41.3IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS42.7
GGUFi1-Q4_045.4fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S45.6optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M48.5fast, recommended
GGUFi1-Q4_150.1
GGUFi1-Q5_K_S55.1
GGUFi1-Q5_K_M56.8
GGUFi1-Q6_K65.6practically 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
9baedcb

0 моделей