Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Huihui-Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-abliterated
Библиотека: vllm
Опубликована: 31 июл 2025

Ссылки

Huihui-Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-abliterated-Q8_0-GGUF

Изображение и текст → текст10 профессий

Huihui-Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-abliterated-Q8_0-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Huihui-Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-abliterated, разработанной Huihui-AI.

123скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены31 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

Репозиторий therummage содержит конвертацию в формат GGUF, выполненную с помощью llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo. По названию модель относится к семейству Mistral Small с размером 24B параметров и предназначена для инструкционного взаимодействия и генерации текста; в карточке также указан pipeline image-text-to-text, однако подробности поддержки изображений не приведены.

Модель ориентирована на локальный запуск через llama.cpp в командной строке или в серверном режиме. Заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, португальского, итальянского, японского, корейского, русского, китайского, арабского, персидского и ряда других языков. Квантование Q8_0 обеспечивает представление в GGUF с уменьшенными требованиями к памяти по сравнению с полноразмерными весами, сохраняя близкую к исходной точность, но конкретные показатели производительности и качества в README не указаны.

К преимуществам относятся возможность локального развертывания, совместимость с llama.cpp и широкий заявленный набор языков. Ограничения связаны с отсутствием в карточке подробных данных об архитектуре, максимальном контексте, требованиях к оборудованию, результатах тестирования и фактических возможностях мультимодальной обработки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит10

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.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

therummage/Huihui-Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-abliterated-Q8_0-GGUF

This model was converted to GGUF format from huihui-ai/Huihui-Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-abliterated using llama.cpp via the ggml.ai's GGUF-my-repo space. Refer to the original model card for more details on the model.

Use with llama.cpp

Install llama.cpp through brew (works on Mac and Linux)

brew install llama.cpp

Invoke the llama.cpp server or the CLI.

CLI:

llama-cli --hf-repo therummage/Huihui-Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-abliterated-Q8_0-GGUF --hf-file huihui-mistral-small-3.2-24b-instruct-2506-abliterated-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

Server:

llama-server --hf-repo therummage/Huihui-Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-abliterated-Q8_0-GGUF --hf-file huihui-mistral-small-3.2-24b-instruct-2506-abliterated-q8_0.gguf -c 2048

Note: You can also use this checkpoint directly through the usage steps listed in the Llama.cpp repo as well.

Step 1: Clone llama.cpp from GitHub.

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

Step 2: Move into the llama.cpp folder and build it with LLAMA_CURL=1 flag along with other hardware-specific flags (for ex: LLAMA_CUDA=1 for Nvidia GPUs on Linux).

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

Step 3: Run inference through the main binary.

./llama-cli --hf-repo therummage/Huihui-Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-abliterated-Q8_0-GGUF --hf-file huihui-mistral-small-3.2-24b-instruct-2506-abliterated-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

./llama-server --hf-repo therummage/Huihui-Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-abliterated-Q8_0-GGUF --hf-file huihui-mistral-small-3.2-24b-instruct-2506-abliterated-q8_0.gguf -c 2048

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · vllm

Нельзя запустить

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

Ревизия весов: 5cd724d