AI NEWS.ccAI正在发生 未来正在更新
♡ 我的收藏 0
AI 模型库/kataguru/Kataguru-Sceptic-35B-A3B-v2.6-GGUF
MODEL PROFILE · 模型档案

Kataguru-Sceptic-35B-A3B-v2.6-GGUF

kataguru · Kataguru-Sceptic-35B-A3B-v2.6-GGUF

**Kataguru-Sceptic-35B-A3B-v2.6-GGUF** is the `llama.cpp` / LM Studio / Ollama GGUF release of **Kataguru-Sceptic-35B-A3B-v2.6**, a bilingual (English & Finnish) 35-billion parameter (3B active parameters per token, 254 routed experts per layer) multimodal Mixture-of-Experts (MoE) model. Unlike the 25.44 GB `NVFP4` and 27.85 GB `AWQ` server packages, these imatrix-calibrated 3-bit GGUF quantizations (`12.0 GiB` to `15.3 GiB`) are specifically engineered to fit **wholly inside the VRAM of a single 16 GB or 24 GB GPU**. 1. **Dual-Stage 2D Zero-Swap Epistemic Triage (System 1 Reflex)**: - Evaluates candidate training samples in ** 83.46 % | 81.72 % | **+1.74 pp** | 80.10 % | **+3.36 pp** | | 2 | **WinoGrande** | Contextual Reasoning (`acc`) | 75.45 % | 71.82 % | **+3.63 pp** | 71.10 % | **+4.35 pp** | | 3 | **MedQA (USMLE)** | Clinical Medicine 4-opts (`acc`) | 85.31 % | 84.10 % | **+1.21 pp** | 78.40 % | **+6.91 pp** | | 4 | **TruthfulQA MC2** | Epistemic Truthfulness (`acc`) | 52.47 % | 52.89 % | -0.42 pp | 49.80 % | **+2.67 pp** | | 5 | **TruthfulQA MC1** | Single-True Factuality (`acc`) | 36.23 % | 34.39 % | **+1.84 pp** | 31.40 % | **+4.83 pp** | | 6 | **ARC-Easy** | Standard STEM (`acc_norm`) | 82.95 % | 74.83 % | **+8.12 pp** | 72.98 % | **+9.97 pp** | | 7 | **HellaSwag** | Linguistic Coherence (`acc_norm`) | 82.42 % | 83.30 % | -0.88 pp | 74.60 % | **+7.82 pp** | | 8 | **OpenBookQA** | Scientific Application (`acc_norm`) | 45.00 % | 46.00 % | -1.00 pp | 44.80 % | **+0.20 pp** | | 9 | **ARC-Challenge** | Advanced STEM (`acc_norm`) | 62.54 % | 57.94 % | **+4.60 pp** | 58.62 % | **+3.92 pp** | | 10 | **BoolQ** | Natural Language Logic (`acc`) | 90.37 % | 85.78 % | **+4.59 pp** | 89.60 % | **+0.77 pp** | | 11 | **GSM8K Math** (CoT) | Exact Match (`strict` / `flex`) | 89.39 % / 90.07 % | 1.06 % / 12.36 %\* | **+88.33 pp** | 76.50 % | **+12.89 pp** | | **$\Sigma_{10}$** | **10-Task Mean (1–10)** | **Mean Excluding GSM8K Format Gap** | 69.62 % | **67.28 %** | **+2.34 pp** | **65.14 %** | **+4.48 pp** | | **$\Sigma_{11}$** | **11-Task Mean (1–11)** | **Official Overall Cognitive Mean** | 71.42 % | **61.26 % (62.28 % flex)** | **+10.16 pp** | **66.17 %** | **+5.25 p

译文排队中，当前展示来源原文。

视觉问答multimodalreasoninglicense:apache-2.0
上下文窗口来源未披露
输入 → 输出文本、图像 → 文本
模型权重待核验
档案更新时间2026/11/2 19:17:04
OVERVIEW

模型介绍

**Kataguru-Sceptic-35B-A3B-v2.6-GGUF** is the `llama.cpp` / LM Studio / Ollama GGUF release of **Kataguru-Sceptic-35B-A3B-v2.6**, a bilingual (English & Finnish) 35-billion parameter (3B active parameters per token, 254 routed experts per layer) multimodal Mixture-of-Experts (MoE) model. Unlike the 25.44 GB `NVFP4` and 27.85 GB `AWQ` server packages, these imatrix-calibrated 3-bit GGUF quantizations (`12.0 GiB` to `15.3 GiB`) are specifically engineered to fit **wholly inside the VRAM of a single 16 GB or 24 GB GPU**. 1. **Dual-Stage 2D Zero-Swap Epistemic Triage (System 1 Reflex)**: - Evaluates candidate training samples in ** 83.46 % | 81.72 % | **+1.74 pp** | 80.10 % | **+3.36 pp** | | 2 | **WinoGrande** | Contextual Reasoning (`acc`) | 75.45 % | 71.82 % | **+3.63 pp** | 71.10 % | **+4.35 pp** | | 3 | **MedQA (USMLE)** | Clinical Medicine 4-opts (`acc`) | 85.31 % | 84.10 % | **+1.21 pp** | 78.40 % | **+6.91 pp** | | 4 | **TruthfulQA MC2** | Epistemic Truthfulness (`acc`) | 52.47 % | 52.89 % | -0.42 pp | 49.80 % | **+2.67 pp** | | 5 | **TruthfulQA MC1** | Single-True Factuality (`acc`) | 36.23 % | 34.39 % | **+1.84 pp** | 31.40 % | **+4.83 pp** | | 6 | **ARC-Easy** | Standard STEM (`acc_norm`) | 82.95 % | 74.83 % | **+8.12 pp** | 72.98 % | **+9.97 pp** | | 7 | **HellaSwag** | Linguistic Coherence (`acc_norm`) | 82.42 % | 83.30 % | -0.88 pp | 74.60 % | **+7.82 pp** | | 8 | **OpenBookQA** | Scientific Application (`acc_norm`) | 45.00 % | 46.00 % | -1.00 pp | 44.80 % | **+0.20 pp** | | 9 | **ARC-Challenge** | Advanced STEM (`acc_norm`) | 62.54 % | 57.94 % | **+4.60 pp** | 58.62 % | **+3.92 pp** | | 10 | **BoolQ** | Natural Language Logic (`acc`) | 90.37 % | 85.78 % | **+4.59 pp** | 89.60 % | **+0.77 pp** | | 11 | **GSM8K Math** (CoT) | Exact Match (`strict` / `flex`) | 89.39 % / 90.07 % | 1.06 % / 12.36 %\* | **+88.33 pp** | 76.50 % | **+12.89 pp** | | **$\Sigma_{10}$** | **10-Task Mean (1–10)** | **Mean Excluding GSM8K Format Gap** | 69.62 % | **67.28 %** | **+2.34 pp** | **65.14 %** | **+4.48 pp** | | **$\Sigma_{11}$** | **11-Task Mean (1–11)** | **Official Overall Cognitive Mean** | 71.42 % | **61.26 % (62.28 % flex)** | **+10.16 pp** | **66.17 %** | **+5.25 p

主要特点

特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。

局限与注意事项

暂无足够来源支持具体缺点结论。请重点验证实际任务表现、时延、数据政策、许可与版本生命周期。

PRICING & COST

来源报价与费用分析

同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价，不将渠道价格视为厂商官方统一价格。

来源 / 渠道输入输出计费单位采集时间
暂未取得可核验报价，请查阅来源渠道。

按月估算基础 Token 费用

—

预估不包含缓存优惠、阶梯定价、多模态附加费用、网络检索、税费及推理额外输出。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公开评测与运行配置

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。

查看完整已收录榜单 →

常见问题

开放权重是否代表可以免费商用？

不一定。应核对具体版本许可证、商用门槛和使用政策。自部署还会产生算力和维护成本。

这些价格是实时结算价格吗？

不是实时结算价格，而是带采集时间的来源报价快照。请到对应渠道核对当前版本、区域、折扣和计费方式。

资料来源与可追溯记录

huggingface · kataguru/Kataguru-Sceptic-35B-A3B-v2.6-GGUF ↗2026/10/30 06:18:46
huggingface · enrich:bf5f54c2-a105-42ab-930b-73628f2285c9 ↗2026/10/31 00:19:12

许可证：apache-2.0。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。