Характеристики

Лицензия: MIT
Базовая модель: ritrieve_zh_v1
Библиотека: transformers
Опубликована: 25 апр 2025

Ссылки

ritrieve_zh_v1-i1-GGUF

ritrieve_zh_v1-i1-GGUF — это набор квантизированных файлов формата GGUF для модели richinfoai/ritrieve_zh_v1, подготовленный пользователем mradermacher.

491скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 апр 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 ориентирована на работу с китайским языком; в обучении использовались наборы BAAI/Infinity-Instruct и opencsg/chinese-fineweb-edu. README не уточняет исходную архитектуру, количество параметров, длину контекста, поддерживаемые модальности или конкретные прикладные сценарии, поэтому эти характеристики нельзя достоверно описать.

Основная особенность репозитория — weighted/imatrix-квантизация в диапазоне от крайне компактных вариантов i1-IQ1_S и i1-IQ1_M размером около 0,2 ГБ до i1-Q6_K размером около 0,4 ГБ. Доступны различные уровни компрессии, позволяющие выбирать между размером, скоростью и качеством; для повседневного использования в README рекомендуются i1-Q4_K_M и i1-Q4_K_S, а наиболее компактные варианты сопровождаются предупреждениями о низком качестве. Это облегчает локальный запуск на устройствах с ограниченными ресурсами, но сильная квантизация может заметно ухудшать результаты.

Лицензия указана как MIT. Для использования требуются совместимые инструменты, поддерживающие GGUF; конкретные требования к оборудованию и параметры запуска в README не приведены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/richinfoai/ritrieve_zh_v1

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/ritrieve_zh_v1-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	0.2	for the desperate
GGUF	i1-IQ1_M	0.2	mostly desperate
GGUF	i1-IQ2_XXS	0.2
GGUF	i1-IQ2_XS	0.2
GGUF	i1-IQ2_S	0.2
GGUF	i1-IQ2_M	0.2
GGUF	i1-Q2_K_S	0.2	very low quality
GGUF	i1-IQ3_XXS	0.2	lower quality
GGUF	i1-Q2_K	0.2	IQ3_XXS probably better
GGUF	i1-IQ3_XS	0.2
GGUF	i1-IQ3_S	0.3	beats Q3_K*
GGUF	i1-Q3_K_S	0.3	IQ3_XS probably better
GGUF	i1-IQ3_M	0.3
GGUF	i1-Q3_K_M	0.3	IQ3_S probably better
GGUF	i1-IQ4_XS	0.3
GGUF	i1-Q3_K_L	0.3	IQ3_M probably better
GGUF	i1-IQ4_NL	0.3	prefer IQ4_XS
GGUF	i1-Q4_0	0.3	fast, low quality
GGUF	i1-Q4_K_S	0.3	optimal size/speed/quality
GGUF	i1-Q4_K_M	0.3	fast, recommended
GGUF	i1-Q4_1	0.3
GGUF	i1-Q5_K_S	0.3
GGUF	i1-Q5_K_M	0.3
GGUF	i1-Q6_K	0.4	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

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

У модели не указана задача, поэтому рантайм не знает, как её запускать.

Ревизия весов: 65080e4