モデル情報

Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF

na0x2c6 · Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF

GGUF quantizations of ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B, made with an importance matrix, plus a KL-divergence comparison with the other published GGUFs of this model. > [!NOTE] > These files were made for a quantization experiment and are evaluated only by the KLD measurements below, not by task benchmarks, long-context use or speed tests. Check them on your own workload before relying on them. The four "comparison only" files are there so that the effect of `-hq` in the tables below can be checked; at each size the `-hq` file is better. All files are Q4_K_M with up to two kinds of changes. The `-hq` part raises the tensors outside the routed experts to Q8_0: attention, the linear-attention (SSM) projections, the shared expert, and the MTP projection. The `-exps` part changes the routed expert tensors (`ffn_{gate,up,down}_exps`) in layers 0-39. The token embedding and the output keep the Q4_K_M types (Q4_K and Q6_K). All files keep the built-in MTP (NextN) layer, so they work with `--spec-type draft-mtp`. For image input, use the vision projector from the official repo (`mmproj-Ornith-1.5-35B-BF16.gguf`).

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情報更新日時2026/10/30 21:40:31
OVERVIEW

モデル紹介

GGUF quantizations of ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B, made with an importance matrix, plus a KL-divergence comparison with the other published GGUFs of this model. > [!NOTE] > These files were made for a quantization experiment and are evaluated only by the KLD measurements below, not by task benchmarks, long-context use or speed tests. Check them on your own workload before relying on them. The four "comparison only" files are there so that the effect of `-hq` in the tables below can be checked; at each size the `-hq` file is better. All files are Q4_K_M with up to two kinds of changes. The `-hq` part raises the tensors outside the routed experts to Q8_0: attention, the linear-attention (SSM) projections, the shared expert, and the MTP projection. The `-exps` part changes the routed expert tensors (`ffn_{gate,up,down}_exps`) in layers 0-39. The token embedding and the output keep the Q4_K_M types (Q4_K and Q6_K). All files keep the built-in MTP (NextN) layer, so they work with `--spec-type draft-mtp`. For image input, use the vision projector from the official repo (`mmproj-Ornith-1.5-35B-BF16.gguf`).

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:mit。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。