/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Luth-1.7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
13 авг 2025

Luth-Instruct-GGUF

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Luth-Instruct-GGUF — семейство языковых моделей, опубликованное prithivMLmods на основе kurakurai/Luth-1.7B-Instruct и архитектуры Qwen3.

519скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены13 авг 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

Модели дообучены на датасете Luth-SFT с применением полного fine-tuning и предназначены для генерации текста и выполнения инструкций на французском и английском языках. Основные сценарии — двуязычные ассистенты, ответы на вопросы, математические задачи, работа с общими знаниями и другие приложения, где особенно важно понимание французского языка при сохранении возможностей английского.

В репозитории представлены варианты Luth-1.7B-Instruct и Luth-0.6B-Instruct в формате GGUF с различными типами квантизации — от Q2_K до Q8_0, а также BF16, F16 и F32. Размеры моделей составляют 1,7 и 0,6 млрд параметров; точное значение контекстного окна и поддерживаемые модальности в README не указаны. Заявлены улучшения на отдельных французских и английских тестах, включая IFEval, GPQA-Diamond, MMLU, Math-500, ARC-Challenge и HellaSwag, однако подробные числовые результаты не приведены.

Сильные стороны моделей — двуязычная работа с выраженным акцентом на французский, поддержка задач следования инструкциям, математики и общих знаний, а также наличие компактных квантизованных вариантов для локального запуска. Ограничениями являются небольшой размер по сравнению с крупными языковыми моделями, отсутствие в README данных о контекстном окне и мультимодальности, а также зависимость качества и требований к ресурсам от выбранной квантизации. Указана лицензия Apache-2.0.

Для каких профессий подходит6

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

Luth-Instruct-GGUF

Luth-1.7B-Instruct is a French fine-tuned variant of the Qwen3-1.7B model, enhanced using the Luth-SFT dataset to significantly improve its capabilities in French instruction following, mathematics, and general knowledge while maintaining and even boosting its English performance. It was trained by full fine-tuning with Axolotl and later merged with the base Qwen3-1.7B, thus preserving its English competencies alongside marked improvements in French benchmarks. The model demonstrates strong performance on selected French and English benchmarks, including ifeval, gpqa-diamond, mmlu, math-500, arc-chall, and hellaswag, showing notable gains over comparable models in both languages. It is designed for tasks requiring bilingual proficiency with pronounced strength in French and is supported by available evaluation, training, and data scripts on GitHub. The model is suitable for instruction-following applications in contexts demanding enhanced French language understanding without compromising English language capabilities. It is openly accessible under an appropriate license for research and usage.

Model NameModel SizeDownload Link
Luth-1.7B-Instruct-GGUF1.7BHugging Face
Luth-0.6B-Instruct-GGUF0.6BHugging Face

Model Files

Luth-1.7B-Instruct

File NameQuant TypeFile Size
Luth-1.7B-Instruct.BF16.ggufBF163.45 GB
Luth-1.7B-Instruct.F16.ggufF163.45 GB
Luth-1.7B-Instruct.F32.ggufF326.89 GB
Luth-1.7B-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K778 MB
Luth-1.7B-Instruct.Q3_K_L.ggufQ3_K_L1 GB
Luth-1.7B-Instruct.Q3_K_M.ggufQ3_K_M940 MB
Luth-1.7B-Instruct.Q3_K_S.ggufQ3_K_S867 MB
Luth-1.7B-Instruct.Q4_0.ggufQ4_01.05 GB
Luth-1.7B-Instruct.Q4_1.ggufQ4_11.14 GB
Luth-1.7B-Instruct.Q4_K.ggufQ4_K1.11 GB
Luth-1.7B-Instruct.Q4_K_M.ggufQ4_K_M1.11 GB
Luth-1.7B-Instruct.Q4_K_S.ggufQ4_K_S1.06 GB
Luth-1.7B-Instruct.Q5_0.ggufQ5_01.23 GB
Luth-1.7B-Instruct.Q5_1.ggufQ5_11.32 GB
Luth-1.7B-Instruct.Q5_K.ggufQ5_K1.26 GB
Luth-1.7B-Instruct.Q5_K_M.ggufQ5_K_M1.26 GB
Luth-1.7B-Instruct.Q5_K_S.ggufQ5_K_S1.23 GB
Luth-1.7B-Instruct.Q6_K.ggufQ6_K1.42 GB
Luth-1.7B-Instruct.Q8_0.ggufQ8_01.83 GB

Luth-0.6B-Instruct

File NameQuant TypeFile Size
Luth-0.6B-Instruct.BF16.ggufBF161.2 GB
Luth-0.6B-Instruct.F16.ggufF161.2 GB
Luth-0.6B-Instruct.F32.ggufF322.39 GB
Luth-0.6B-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K296 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q3_K_L.ggufQ3_K_L368 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q3_K_M.ggufQ3_K_M347 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q3_K_S.ggufQ3_K_S323 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q4_0.ggufQ4_0382 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q4_1.ggufQ4_1409 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q4_K.ggufQ4_K397 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q4_K_M.ggufQ4_K_M397 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q4_K_S.ggufQ4_K_S383 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q5_0.ggufQ5_0437 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q5_1.ggufQ5_1464 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q5_K.ggufQ5_K444 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q5_K_M.ggufQ5_K_M444 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q5_K_S.ggufQ5_K_S437 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q6_K.ggufQ6_K495 MB
Luth-0.6B-Instruct.Q8_0.ggufQ8_0639 MB

Quants Usage

(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)

Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant types (lower is better):

image.png

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
bd89793

0 моделей