Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Melinoe-Qwen3-8-27B-VL
Библиотека: transformers
Опубликована: 24 авг 2026

Ссылки

Melinoe-Qwen3-8-27B-VL-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Melinoe-Qwen3-8-27B-VL-i1-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия мультимодальной модели bgg1996/Melinoe-Qwen3-8-27B-VL.

618скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 авг 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

Квантизацию выполнил spiritfather с использованием importance matrix (imatrix), которая распределяет точность с учётом важности параметров. Модель предназначена прежде всего для генерации текста, творческого письма и ролевого взаимодействия; её также можно использовать для работы с изображениями.

Модель относится к семейству Qwen3 и имеет размер 8–27B согласно идентификатору и базовой модели README. Указана поддержка английского языка. Для текстового режима достаточно одного GGUF-файла выбранной квантизации. Для мультимодальной работы требуется дополнительный vision-проектор mmproj-Melinoe-Qwen3-8-27B-VL-BF16.gguf. Размеры доступных вариантов составляют примерно от 10,9 до 22,4 ГБ; доступны уровни Q2–Q6 и IQ-квантизации. README не указывает размер контекстного окна и точную архитектуру.

Сильной стороной являются варианты imatrix-квантизации, которые, по данным автора, особенно улучшают качество низкобитных вариантов IQ1–IQ4 по сравнению с обычными квантизациями аналогичного размера. Вариант Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, а Q4_K_S — как оптимальный по сочетанию размера, скорости и качества. Ограничения включают зависимость мультимодального режима от отдельного vision-проектора, значительный объём файлов и отсутствие подробных сведений о качестве на общих задачах, контекстном окне и поддерживаемых языках помимо английского. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

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/bgg1996/Melinoe-Qwen3-8-27B-VL

Benchmarked on CaliperBench — a creative-writing benchmark scoring prose craft, roleplay and willingness rather than general intelligence. See this model's scores: caliperbench.com/m/melinoe-qwen3.8-27b-vl.

Static (non-imatrix) quants of this model are at spiritfather/Melinoe-Qwen3-8-27B-VL-GGUF.

imatrix (importance matrix) computed over bartowski calibration_datav3. Weighted quants spend precision where it matters most — the low bit-rates (IQ1–IQ4) are meaningfully better than same-size static quants; at Q5/Q6 the difference is negligible.

Vision: this is a VL model. llama.cpp keeps the vision tower OUT of the main GGUF, so multimodal use needs mmproj-Melinoe-Qwen3-8-27B-VL-BF16.gguf alongside your chosen quant (llama-server -m <quant>.gguf --mmproj mmproj-Melinoe-Qwen3-8-27B-VL-BF16.gguf). Text-only use needs just the quant.

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	Q2_K	10.9
GGUF	Q3_K_S	12.3
GGUF	IQ3_S	12.6
GGUF	IQ3_M	12.8
GGUF	Q3_K_M	13.5	IQ3_S probably better
GGUF	Q3_K_L	14.6
GGUF	IQ4_XS	15.3
GGUF	IQ4_NL	16.0
GGUF	Q4_0	15.8
GGUF	Q4_K_S	15.8	optimal size/speed/quality
GGUF	Q4_K_M	16.8	fast, recommended
GGUF	Q4_1	17.3
GGUF	Q5_K_S	19.0
GGUF	Q5_K_M	19.5
GGUF	Q6_K	22.4	practically like static Q6_K

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: 319a928