/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16
Библиотека
mlx
Опубликована
30 июл 2025

mlx-community_DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-GGUF

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

GGUF-сборка DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16 для локальной генерации текста с использованием llama.cpp.

100скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 янв 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

Это GGUF-сборка DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16, подготовленная mlx-community и опубликованная TensorBlock. Репозиторий содержит файлы модели в формате GGUF, совместимые с llama.cpp начиная с указанной в карточке версии. Модель предназначена для генерации текста; в README приведён шаблон запроса с системным промптом и пользовательским запросом.

В репозитории доступны варианты квантования, включая Q2_K и Q3_K_S/Q3_K_M; README отмечает заметную потерю качества у этих компактных вариантов. Указанная лицензия — MIT. Основа — mlx-community/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16.

Сценарии применения

  • локальная генерация ответов на текстовые запросы
  • диалог с языковой моделью через системный и пользовательский промпт
  • запуск модели в llama.cpp
  • эксперименты с разными уровнями квантования GGUF

Ограничения

README предупреждает, что варианты Q2_K и Q3_K заметно теряют в качестве; Q2_K не рекомендуется для большинства сценариев. Совместимость заявлена с llama.cpp начиная с конкретного коммита.

Для каких профессий подходит8

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

Website Twitter Discord GitHub Telegram

mlx-community/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16 - GGUF

This repo contains GGUF format model files for mlx-community/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16.

The files were quantized using machines provided by TensorBlock, and they are compatible with llama.cpp as of commit b5753.

Our projects

Prompt template

<|begin▁of▁sentence|>{system_prompt}<|User|>{prompt}<|Assistant|>

Model file specification

FilenameQuant typeFile SizeDescription
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-Q2_K.ggufQ2_K3.282 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.770 GBvery small, high quality loss
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-Q3_K_M.ggufQ3_K_M4.124 GBvery small, high quality loss
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.431 GBsmall, substantial quality loss
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-Q4_0.ggufQ4_04.775 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.802 GBsmall, greater quality loss
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-Q4_K_M.ggufQ4_K_M5.028 GBmedium, balanced quality - recommended
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-Q5_0.ggufQ5_05.721 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.721 GBlarge, low quality loss - recommended
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-Q5_K_M.ggufQ5_K_M5.851 GBlarge, very low quality loss - recommended
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-Q6_K.ggufQ6_K6.726 GBvery large, extremely low quality loss
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-Q8_0.ggufQ8_08.710 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended

Downloading instruction

Command line

Firstly, install Huggingface Client

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

Then, downoad the individual model file the a local directory

huggingface-cli download tensorblock/mlx-community_DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-GGUF --include "DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-Q2_K.gguf" --local-dir MY_LOCAL_DIR

If you wanna download multiple model files with a pattern (e.g., *Q4_K*gguf), you can try:

huggingface-cli download tensorblock/mlx-community_DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bf16-GGUF --local-dir MY_LOCAL_DIR --local-dir-use-symlinks False --include='*Q4_K*gguf'

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Ревизия весов
c7fab16

0 моделей