/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Nanbeige4.2-3B
Библиотека
llama-cpp-python
Опубликована
21 июл 2026

Nanbeige4.2-3B-GGUF

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Nanbeige4.2-3B-GGUF — это набор квантизированных версий языковой модели Nanbeige4.2-3B, разработанной командой Nanbeige.

6 817скачиваний за 30 дней60лайковвеса обновлены6 сен 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 распространяется в формате GGUF и предназначена для генерации текста с использованием llama.cpp и совместимых инструментов, включая llama-cpp-python. В README также указана необходимость использовать форк llama.cpp с поддержкой изменений, которые ещё не были включены в основную ветку.

Модель рассчитана на работу с английским и китайским языками. Известен размер базовой модели — 3 миллиарда параметров; сведения об архитектуре, длине контекста, конкретных вариантах квантизации и поддерживаемых модальностях в карточке не приведены. Формат GGUF и квантизация делают модель подходящей для локального запуска при ограниченных вычислительных ресурсах, однако квантизация может влиять на качество генерации, а точные характеристики зависят от выбранного варианта файла.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит подробных результатов тестирования, описания специализированных сценариев, ограничений безопасности или инструкций по выбору оптимального уровня квантизации.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Nanbeige4.2-3B GGUF Quantizations

GGUF quantized versions of Nanbeige4.2-3B.

Original Model Card

See the original model card for details on how to use with llama.cpp and ollama (you'll need to build from their fork cause their changes didn't land in llama.cpp main yet).

  1. @ngxson - https://github.com/ollama/ollama/issues/11714#issuecomment-3174632621

    Some of llama.cpp maintainers even have to work during their vacations just to have someone else copy their work without giving any credits.

  2. @mudler - https://github.com/ollama/ollama/issues/11714#issuecomment-3175288625

    it would have been much better if all projects that depend on @ggerganov's and the ggml team work would have upstreamed the contributions directly so anyone in the ecosystem could benefit, and avoid vendor lock-in and the duplicated efforts everywhere... consuming llama.cpp and reporting issues and upstream any change directly there. It is quite frustrating to see that the Open source scene is really getting derailed lately by this kind of bad attitude.

  3. @pwilkin - https://github.com/ollama/ollama/issues/11714#issuecomment-3175999505

    If you build upon a technology, in the OSS world it's a good habit to actually contribute back to the technology you use if you build something new... But Ollama has, again and again, done the opposite of that - made hacky solutions of their own on top of existing llama.cpp / ggml code instead of contributing to the baseline, then taken the fixes that the ggml team has done as 'new features' or 'bugfixes' of their own platform.

  4. @Teravus - https://github.com/ollama/ollama/issues/11714#issuecomment-3176339445

    Ollama, for sure, needs to provide something to the user that says that they're using code from llama.cpp. Usually, this is in an about box. I don't even see an about box. Therefore, doesn't look like they're complying with that... The only mention that I see of llama.cpp isn't really a 'we use this software' reference. It's just: Supported backends llama.cpp project founded by Georgi Gerganov. This doesn't seem like enough. Skirting the issue, by treating llama.cpp like a back-end.

  5. @Ggerganov - https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/19324#issuecomment-3847213274

    it's quite funny watching the ollama bros copy-pasting our bugs into their "new engine" 🤣. Let's see how long it will take them to realize.

  6. @Ggerganov - https://github.com/ollama/ollama/issues/11714#issuecomment-3172893576

    Before the model was released, the ollama devs decided to fork the ggml inference engine in order to implement gpt-oss support (#11672). In the process, they did not coordinate the changes with the upstream maintainers of ggml. As a result, the ollama implementation is not only incompatible with the vast majority of gpt-oss GGUFs that everyone else uses, but is also significantly slower and unoptimized. On the bright side, they were able to announce day-1 support for gpt-oss and get featured in the major announcements on the release day.

    Now after the model has been released, the blogs and marketing posts have circled the internet and the dust has settled, it's time for ollama to throw out their ggml fork and copy the upstream implementation (#11823). For a few days, you will struggle and wonder why none of the GGUFs work, wasting your time to figure out what is going on, without any help or even with some wrong information. But none of this matters, because soon the upstream version of ggml will be merged and ollama will once again be fast and compatible.

But hopefully here is an alternative 🤗 https://github.com/mostlygeek/llama-swap

with a happy user example: https://huggingface.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF/discussions/17#68aa6eb05372ae5a8eeac9ed

Citation

@misc{nanbeige2026,
  title        = {Nanbeige4.2-3B},
  author       = {Nanbeige Team},
  year         = {2026},
  publisher    = {Hugging Face},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/Nanbeige/Nanbeige4.2-3B}}
}

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
a71cf34

0 моделей