Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Qwen3.6-14B-A3B-VibeForged-v2
Опубликована: 29 мая 2026

Ссылки

Qwen3.6-14B-A3B-VibeForged-v2-GGUF

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

tvall43/Qwen3.6-14B-A3B-VibeForged-v2-GGUF — это мультимодальная квантизированная версия модели tvall43/Qwen3.6-14B-A3B-VibeForged-v2, основанной на восстановленной и дообученной версии прореженной Qwen3.6-35B-A3B-heretic.

4 012скачиваний за 30 дней36лайковвеса обновлены29 мая 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 для запуска через llama.cpp и совместимые инструменты, включая LM Studio, Ollama и text-generation-webui. Разработчик описывает её как MoE-модель с 14B параметров, созданную с использованием QLoRA после дообучения на тысячах практических сессий vibecoding и данных Evol-Instruct для программирования.

Модель предназначена прежде всего для генерации текста и кода, рассуждений, работы с инструментами и сценариев локального программирования. В ходе дообучения акцент сделан на строгих границах рассуждений в формате <think>...</think> и чистом JSON-синтаксисе вызова инструментов. Поддерживаются текстовая и визуальная модальности: в репозитории доступны мультимодальные проекторы mmproj в форматах F16 и Q8_0, унаследованные от базовой модели. В метаданных указан английский язык; размер контекста в README не указан.

Доступны варианты F16, Q8_0, Q6_K, Q4_K_M, Q3_K_M, Q2_K и MXFP4_MOE, что позволяет выбирать между качеством, размером и скоростью в зависимости от ресурсов. Q8_0 требует около 15 ГБ памяти, а Q4_K_M ориентирован на локальный запуск примерно на 8 ГБ VRAM; характеристики других вариантов зависят от среды выполнения. Ограничения включают возможное снижение качества в сильно сжатых вариантах и необходимость поддержки MXFP4_MOE со стороны inference-движка. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🚀 Qwen3.6-14B-A3B-VibeForged-v2-GGUF

Welcome to the highly optimized, quantized version of tvall43/Qwen3.6-14B-A3B-VibeForged-v2!

This repository contains various llama.cpp GGUF formats to ensure this beast runs smoothly on your hardware, whether you're maxing out a high-end GPU or squeezing every last drop of inference out of a modest laptop.

🧠 About the Model

This is the fully repaired and fine-tuned version of a pruned Qwen3.6-35B-A3B-heretic. Originally suffering from a bit of "brain damage" after being pruned down to 14B parameters via REAP, it was brought back to life by the user's trusty AI agent, Steve.

Through an intensive vibetuning pass on thousands of real-world "vibecoding" sessions extracted from the user's OpenCode SQLite database (and combined with Evol-Instruct code data), Steve orchestrated a QLoRA fine-tune that enforces strict <think>...</think> XML reasoning boundaries and clean JSON tool-calling syntax, resulting in this incredibly punchy and capable 14B MoE reasoning model.

This is a multimodal model! We've also brought over the original multimodal projector (mmproj) files from the base heretic model so you can continue using its vision capabilities.

📦 Available Formats

We provide several quants depending on your VRAM / RAM constraints:

F16: The full-fat 16-bit unquantized model for maximum precision.
Q8_0: Near perfect quality, taking about ~15GB of memory.
Q6_K: A fantastic sweet spot for quality and size.
Q4_K_M: The gold standard for local deployment. Fits comfortably in 8GB of VRAM.
Q3_K_M & Q2_K: Ultra-compressed formats for absolute potato setups.
MXFP4_MOE: Microscaling Format specifically targeted for this MoE model (if supported by your inference engine) for crazy fast throughput.

Vision Support:

mmproj-F16.gguf: Full precision multimodal projector.
mmproj-Q8_0.gguf: High quality 8-bit quantized multimodal projector.

🛠️ Usage

Make sure you are using the latest version of llama.cpp or a compatible inference engine (like LM Studio, Ollama, or text-generation-webui).

Enjoy the VibeForged excellence!

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: 4f08fde