granite-4.1-8b
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AI 모델 탐색 1038
granite-4.1-8b-GGUF
unsloth**Model Summary:** Granite-4.1-8B is a 8B parameter long-context instruct model finetuned from *Granite-4.1-8B-Base* using a combination of open source instruction datasets with permissive license and internally collected synthetic datasets. Granite 4.1 models have gone through an improved post-training pipeline, including supervised finetuning and reinforcement learning alignment, resulting in enhanced tool calling, instruction following, and chat capabilities. **Supported Languages:** English, German, Spanish, French, Japanese, Portuguese, Arabic, Czech, Italian, Korean, Dutch, and Chinese. Users may finetune Granite 4.1 models for languages beyond these languages. **Intended use:** The model is designed to follow general instructions and can serve as the foundation for AI assistants across diverse domains, including business applications, as well as for LLM agents equipped with tool-use capabilities.
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unslothYou might encounter some errors during the download. Please retry until the download is successful. If the download succeeds, the folder should contain **42 files** and be approximately 500 GB. Use the command below to launch an inference server. This checkpoint is TP=8, so you will need 8 GPUs (each with > 40GB of memory).
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자세히 보기 ↗Hermes-4-405B-GGUF
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unslothHermes 4 70B is a frontier, hybrid-mode **reasoning** model based on Llama-3.1-70B by Nous Research that is aligned to **you**. Training highlights include a newly synthesized post-training corpus emphasizing verified reasoning traces, massive improvements in math, code, STEM, logic, creativity, and format-faithful outputs, while preserving general assistant quality and broadly neutral alignment. In pursuit of the mission of producing models that are open, steerable and capable of producing the full range of human expression, while being able to be aligned to your values, we created a new benchmark, RefusalBench, that tests the models willingness to be helpful in a variety of scenarios commonly disallowed by closed and open models.
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unsloth🤗 Hugging Face | 🖥️ Official Website | 🕖 HunyuanAPI | 🕹️ Demo | 🤖 ModelScope Welcome to the official repository of **Hunyuan-A13B**, an innovative and open-source large language model (LLM) built on a fine-grained Mixture-of-Experts (MoE) architecture. Designed for efficiency and scalability, Hunyuan-A13B delivers cutting-edge performance with minimal computational overhead, making it an ideal choice for advanced reasoning and general-purpose applications, especially in resource-constrained environments. With the rapid advancement of artificial intelligence technology, large language models (LLMs) have achieved remarkable progress in natural language processing, computer vision, and scientific tasks. However, as model scales continue to expand, optimizing resource consumption while maintaining high performance has become a critical challenge. To address this, we have explored Mixture of Experts (MoE) architectures. The newly introduced Hunyuan-A13B model features a total of 80 billion parameters with 13 billion active parameters. It not only delivers high-performance results but also achieves optimal resource efficiency, successfully balancing computational power and resource utilization.
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자세히 보기 ↗Hy-MT2-1.8B-GGUF
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unsloth🖥️ Official Website | 💬 GitHub | 🪡 AngelSlim | 📚 Hy-MT2 Report Hy-MT2 is a family of “fast-thinking” multilingual translation models designed for complex real-world scenarios. It includes three model sizes: 1.8B, 7B, and 30B-A3B (MoE), all of which support translation among 33 languages and effectively follow translation instructions in multiple languages. For on-device deployment, AngelSlim 1.25-bit extreme quantization reduces the storage requirement of the 1.8B model to only 440 MB and improves inference speed by 1.5x. Multi-dimensional evaluations show that Hy-MT2 delivers outstanding performance across general, real-world business, domain-specific, and instruction-following translation tasks. The 7B and 30B-A3B models outperform open-source models such as DeepSeek-V4-Pro and Kimi K2.6 in fast-thinking mode, while the lightweight 1.8B model also surpasses mainstream commercial APIs from providers such as Microsoft and Doubao overall. In this release, we also open-source IFMTBench, a benchmark for evaluating translation instruction-following capabilities.
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unslothYou can now run Inkling in Unsloth Studio with toggles for Thinking. Read our Inkling guide for analysis and instructions. See below for example of 1-bit UD-IQ1_S GGUF running in Unsloth: Inkling is a general-purpose multimodal model that accepts text, image and audio inputs and generates text outputs. It is intended for use in English and other languages, and across multiple coding languages. The model is designed to be used by developers building AI-powered applications, including agentic and tool-use systems, coding assistants, chatbots, and retrieval-augmented generation systems, and is suitable for general-purpose conversational use, instruction-following, and other natural language and multimodal tasks. It is released with open weights to support research, fine-tuning and integration into third-party products by downstream developers. **Languages:** English, with general multilingual capabilities across other languages.
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unslothYou can now run Inkling in Unsloth Studio with toggles for Thinking. Read our Inkling guide for analysis and instructions. See below for example of 1-bit UD-IQ1_S GGUF running in Unsloth: Inkling-Small is a general-purpose multimodal model that accepts text, image and audio inputs and generates text outputs. It is intended for use in English and other languages, and across multiple coding languages. The model is designed to be used by developers building AI-powered applications, including agentic and tool-use systems, coding assistants, chatbots, and retrieval-augmented generation systems, and is suitable for general-purpose conversational use, instruction-following, and other natural language and multimodal tasks. It is released with open weights to support research, fine-tuning and integration into third-party products by downstream developers. **Languages:** English, with general multilingual capabilities across other languages.
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