/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
snowflake-arctic-embed-m
Библиотека
transformers
Опубликована
6 мая 2025

snowflake-arctic-embed-m-i1-GGUF

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

snowflake-arctic-embed-m-i1-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия модели Snowflake/snowflake-arctic-embed-m, разработанная Snowflake и подготовленная пользователем mradermacher с использованием weighted/imatrix quantization.

482скачиваний за 30 дней1лайквеса 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 предназначена для извлечения признаков и создания текстовых эмбеддингов, задач семантического сходства, поиска и других сценариев, где требуется сравнивать смысл текстов. В метаданных указаны поддержка английского языка, интеграция с Transformers и совместимость с Transformers.js.

README не содержит точных сведений об архитектуре, количестве параметров, размерности эмбеддингов и максимальной длине контекста. Репозиторий предоставляет множество вариантов квантизации размером примерно от 0,1 до 0,2 ГБ, включая IQ- и Q-типы, позволяющие выбирать компромисс между размером, скоростью и качеством. Сильной стороной модели являются малый размер файлов и возможность локального запуска в экосистеме GGUF; ограничениями выступают возможная потеря качества при низкобитной квантизации и отсутствие подробных характеристик производительности в README. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит9

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/Snowflake/snowflake-arctic-embed-m

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/snowflake-arctic-embed-m-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_S0.1for the desperate
GGUFi1-IQ1_M0.1mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS0.1
GGUFi1-IQ2_XS0.1
GGUFi1-IQ2_S0.1
GGUFi1-IQ2_M0.1
GGUFi1-Q2_K_S0.2very low quality
GGUFi1-IQ3_XXS0.2lower quality
GGUFi1-Q2_K0.2IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XS0.2
GGUFi1-IQ3_S0.2beats Q3_K*
GGUFi1-Q3_K_S0.2IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_M0.2
GGUFi1-Q3_K_M0.2IQ3_S probably better
GGUFi1-IQ4_XS0.2
GGUFi1-Q3_K_L0.2IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_NL0.2prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_00.2fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S0.2optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M0.2fast, recommended
GGUFi1-Q4_10.2
GGUFi1-Q5_K_S0.2
GGUFi1-Q5_K_M0.2
GGUFi1-Q6_K0.2practically 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

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
6cde409

0 моделей