home.social

#gguf — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #gguf, aggregated by home.social.

fetched live
  1. Как я ужал русский эмбеддер до 24 млн параметров — и чуть не испортил его одной цифрой

    TL;DR. У меня локальный RAG на AMD Strix Halo. Памяти там достаточно, но вычислительно всё упирается в один iGPU: его делят эмбеддер, реранкер и периодическая переиндексация, а в одноузловой конфигурации туда же встаёт генеративная LLM. Поэтому мне понадобился не самый точный retriever вообще, а максимально лёгкий русский retriever, который быстрее завершает первую стадию поиска на том же GPU. Насколько это больно, я в итоге померил на живом узле. На синтетической индексирующей нагрузке полной тяги bge‑m3 снизил generation throughput Qwen3.6-35B-A3B на 92%, STRIZH на 28% при примерно 12,6-кратном темпе индексации (окна замера там неравные, 20,6 против 173,6 секунды, потому что задаются временем пяти генераций; равнооконный прогон RAG‑конвейера ниже даёт по батчам в секунду 9,4-кратный отрыв). В полном RAG‑конвейере с четырьмя пользовательскими потоками и фоновой индексацией STRIZH удержал 14,0 транзакции в минуту против 6,0 у bge‑m3 и индексировал 46 батчей в секунду против 4,9. При фиксированных 200 онлайн‑запросах в секунду генерация проседала на 2% со STRIZH и на 7% с bge‑m3. Оговорка сразу: без фоновой индексации STRIZH преимущества не показал : в этом профиле bge‑m3 оказался немного быстрее, а пропускную способность определяли реранк (0,6–0,7 с на транзакцию), prefill и генерация. Я взял 12-слойный RuModernBERT-small , сначала неудачно попытался повторить пространство большого учителя через MSE, затем обучил retrieval‑донор на контрастивной задаче, выбрал из него четыре слоя [0, 5, 9, 11] и доучил student на русских, английских и смешанных парах с hard negatives от BGE‑M3.

    habr.com/ru/articles/1064138/

    #эмбеддинги #RAG #retrieval #энкодеры #RuModernBERT #STRIZH #llamacpp #GGUF #Vulkan #Strix_Halo

  2. Как мы запустили Ornith‑35B на ноутбуке с 8 ГБ VRAM и разогнали её до 99 ток/с на AMD Strix Halo

    Ornith‑1.0‑35B обошла Qwen3.5‑397B в Terminal‑Bench, а на нашем локальном срезе хорошо показала себя в агентном кодинге. Мы решили проверить, насколько быстрее она сможет работать на AMD Strix Halo с пропускной способностью памяти до 256 ГБ/с. В статье — результаты экспериментов с Vulkan, MTP, селективной квантизацией и n‑gram reuse: что не дало прироста, как удалось получить 99 ток/с без потери качества и каким способом 35B‑модель запустилась на Windows‑ноутбуке с 8 ГБ VRAM.

    habr.com/ru/articles/1060632/

    #llamacpp #Vulkan #AMD_Strix_Halo #Ornith #MoE #MTP #speculative_decoding #GGUF #LM_Studio #локальные_LLM

  3. RT @TencentHunyuan: Wir haben gerade die 1-Bit- und 4-Bit-Version von Hy3 veröffentlicht, ein Flaggschiff-Modell mit 295B Parametern, das auf einer einzelnen GPU betrieben werden kann. 👌 Führe Hy3 mit llama.cpp aus, aktiviere MTP und erlebe leistungsstarke Intelligenz auf deutlich weniger Hardware. 🚀🚀🚀 Ich kann es kaum erwarten zu sehen, was ihr damit bauen werdet. #Hy3 #Hy #GGUF #llamacpp Tencent Hy (@TencentHunyuan) 🚀Hy3 ist da. 295B MoE. Best-in-Class in seiner Größenklasse. Konkurrent zu Trillionen-Parameter-Flaggschiffen. Zuverlässig und erschwinglich für die meisten agentic-Anwendungsfälle. Apache 2.0. Kompatibel für kommerzielle Nutzung. KOSTENLOSE API für 2 Wochen → openrouter.ai/tencent/hy3:fr… 🤗 huggingface.co/tencent/Hy3 📖 hy.tencent.com/research/hy3 — nitter.net/TencentHunyuan/stat

    mehr auf Arint.info

    #AI #GGUF #Hy3 #llamacpp #MachineLearning #TencentHy #arint_info

    https://x.com/TencentHunyuan/status/2076953120765280284#m

  4. RT @TencentHunyuan: We’ve just released the 1-bit & 4-bit version of Hy3, a flagship-scale 295B model that can be served on a single GPU. 👌 Run Hy3 with llama.cpp, enable MTP, and experience powerful intelligence on dramatically lower hardware.🚀🚀🚀 Can’t wait to see what you build. #Hy3 #Hy #GGUF #llamacpp Tencent Hy (@TencentHunyuan) 🚀Hy3 is here. 295B MoE. Best in its size class. Rivals trillion-scale flagships. Reliable and affordable for most agentic usecases. Apache 2.0. Friendly for commercial use. FREE API for 2 weeks → openrouter.ai/tencent/hy3:fr… 🤗 huggingface.co/tencent/Hy3 📖 hy.tencent.com/research/hy3 — nitter.net/TencentHunyuan/stat

    mehr auf Arint.info

    #Apache #API #GGUF #huggingface #llama #nitter #openrouter #scale #arint_info

    https://x.com/TencentHunyuan/status/2076953120765280284#m

  5. Маленькая модель на 0.6B держит квантование лучше, чем «крупная» на 1B: измерил деградацию function-calling на 4 ГБ VRAM

    Как квантование ломает function-calling у LLM? Написал бенчмарк QuantCall, протестировав модели на 4 ГБ VRAM. Главный инсайт: устойчивость к квантам зависит не от размера, а от семейства. Меньшая Qwen3-0.6B стабильно генерирует валидный JSON даже на Q4, а более крупная Llama-3.2-1B деградирует уже на Q8, путая типы данных. Также GBNF-грамматики не спасают от ошибок, но заметно замедляют инференс.

    habr.com/ru/articles/1056656/

    #квантование #functioncalling #Qwen3 #Llama32 #BFCL #QuantCall #JSONсхема #GBNF #GGUF #деградация_модели

  6. Как я обучил русский RAG‑сплиттер, который режет документы по индексам, а не по тексту

    TL;DR. Из интереса обучил собственный русский RAG‑сплиттер — захотелось проверить, можно ли сделать context‑aware‑нарезку русских документов лучше готовых чанкеров. Я взял идею датской context-aware-splitter , пересобрал её под русский на базе T-lite-it-2.1 и изменил главное: модель возвращает индексы границ, а не переписанный текст. Хост потом режет оригинал по этим индексам. У index‑output оказалось три практических плюса:

    habr.com/ru/articles/1055628/

    #rag #чанкинг #дистилляция #lora #unsloth #токенизация #llamacpp #gguf #vulkan #amd

  7. @LwVe9 You know if there’s an abliterated/uncensored version that runs on #GGUF?

    #LFM #AI #LLM

  8. @LwVe9 You know if there’s an abliterated/uncensored version that runs on #GGUF?

    #LFM #AI #LLM

  9. yzma v1.18 is out, with the freshest of llama.cpp multimedia features including video input, batching, & more.

    Go get it while it's hot!

    github.com/hybridgroup/yzma

    #golang #llamacpp #inference #gguf #yzma

  10. yzma v1.18 is out, with the freshest of llama.cpp multimedia features including video input, batching, & more.

    Go get it while it's hot!

    github.com/hybridgroup/yzma

    #golang #llamacpp #inference #gguf #yzma

  11. RT @bnjmn_marie: Gemma 4 12B ist schwer zu quantisieren. Ich konnte kein GGUF unter 6,4 GB finden, das gut funktioniert. MoQ 4.25 ist immer noch ziemlich gut und spart im Vergleich zu UD Q4KXL 0,9 GB. Unterhalb dieses Wertes würde ich keines der anderen GGUFs empfehlen, die ich bewertet habe.

    mehr auf Arint.info

    #Gemma4 #GGUF #LLM #MoQ #Quantisierung #UDQ4_K_XL #arint_info

    https://x.com/bnjmn_marie/status/2064097932459069716#m

  12. RT @KyleHessling1: BREAKING! Qwopus 3.6 27B is LIVE! Thank you for your patience on this one, but I believe you'll find the wait was worth it! We've benchmarked this thing up and down, verified that it holds at least a 75.25% (152/202) in the initial 202 SWE bench solves. Not a full run of 500, but it shows the agentic coding quality from the original 27B is retained while adding all of the additional Qwopus benefits across many domains. As always, Jackrong is absolutely cooking here! COT quality has improved significantly through the inversion techniques from our Negentropy proof of concept. It also went through thorough curriculum training. You can check out the MMLU pro benchmarks on the model card, but it improved a whopping 10 points over the base model in physics, as well as meaningful jumps in Chemistry, business, and computer science. However, the best part is that I was able to build an entire survival shooter game using this local model entirely. I genuinely was blown away by the results, which you can play right now on my HF space (link in comments below). "Qwopus Commander" was completed in 9 turns of Qwopus 3.6! To test the new long context training, I made it re-output the entire 3000+ line program each turn, and it would make fixes and add features that I requested in large prompts, while perfectly replicating the entire rest of the game from context. What's more is that I did it all at Q8 KV cache quantization, and never had an issue over the entire 303k token run! IMPORTANT: Run it at --temp 0.75 to 1. Mess with it in that range for your use case. Higher temp actually…

    mehr auf Arint.info

    #GGUF #huggingface #make #rest #science #SWE #Swe #arint_info

    https://x.com/KyleHessling1/status/2057853098585108979#m

  13. Behold, the riveting #exposé on #GGUF, the file format so revolutionary, it’s practically a single piece of digital art 🎨🤯. Witness as the author attempts to weave an epic tale out of a glorified zip file, while simultaneously acknowledging the sheer absence of anything remotely interesting. 🥱✨
    nobodywho.ooo/posts/whats-in-a #digitalart #storytelling #technews #zips #HackerNews #ngated

  14. Poważna podatność w platformie Ollama prowadzi do wycieku pamięci. A wszystko przez odpowiednio spreparowany plik GGUF (CVE-2026-5757)

    Badacz bezpieczeństwa Jeremy Brown, znany z odkrywania luk (memory corruption) w ogólnodostępnych narzędziach, po raz kolejny udowodnił, że innowacyjne metody oraz nieszablonowe działania pozwalają wychwycić błędy, które przez lata pozostawały niewidoczne. Korzystając ze wsparcia sztucznej inteligencji udało mu się wykryć poważną podatność w silniku Ollama, skutkującą możliwym wyciekiem danych z...

    #WBiegu #Ai #Cve #Gguf #Ollama #Oob

    sekurak.pl/powazna-podatnosc-w

  15. How to configure llama-server router mode for dynamic model loading and switching. Covers models.ini setup, systemd service, API usage, and honest comparison to Ollama and llama-swap.

    .cpp

    glukhov.org/llm-hosting/llama-

  16. SGLang Flaw Enables Remote Code Execution via Malicious Model Files

    A single malicious file can become a powerful gateway for attackers to run arbitrary commands on vulnerable machines - and a newly disclosed flaw in SGLang, CVE-2026-5760, reveals just how easily this can happen through specially crafted GGUF model files. This highly severe vulnerability, scoring 9.8 out of 10.0, enables remote code…

    osintsights.com/sglang-flaw-en

    #RemoteCodeExecution #Cve20265760 #CommandInjection #Gguf #Sglang