Szczegóły modelu
Bielik-7B-Instruct-v0.1-GGUF
Status: Aktywny
Profil techniczny
Kluczowe dane modelu
Pokazujemy wyłącznie dostępne, potwierdzone informacje.
- Modalność
- Tekst → tekst
- Główne zadanie
- Generowanie tekstu
- Biblioteka
- Transformers
Opis modelu
To repo zawiera pliki modelu w formacie GGUF dla Bielik-7B-Instruct-v0.1 firmy SpeakLeash. ZASTRZEŻENIE: Należy pamiętać, że modele skwantyzowane wykazują obniżoną jakość odpowiedzi i mogą powodować halucynacje! Prosty notatnik Colab do testowania: https://colab.research.google.com/drive/1Al9glPVCuOXbtDsks8cMcuzkuu8YDzpg?usp=sharing * Opracowane przez: SpeakLeash
- Język: Polski
- Typ modelu: tylko dekoder przyczynowy
- Skwantyzowane z: Bielik-7B-Instruct-v0.1
- Dostosowane z: Bielik-7B-v0.1
- Licencja: CC BY NC 4.0 (użytek niekomercyjny)
- Referencja modelu: speakleash:e38140bea0d48f1218540800bbc67e89 GGUF to nowy format wprowadzony przez zespół llama.cpp w sierpniu 21st 2023. Oto niekompletna lista klientów i bibliotek, które są znane z obsługi GGUF:
- llama.cpp. Projekt źródłowy dla GGUF. Oferuje opcję CLI i serwera.
- text-generation-webui, najczęściej używany interfejs webowy, z wieloma funkcjami i potężnymi rozszerzeniami. Obsługuje przyspieszenie GPU.
- KoboldCpp, w pełni funkcjonalny interfejs webowy, z przyspieszeniem GPU na wszystkich platformach i architekturach GPU. Szczególnie dobry do opowiadania historii.
- GPT4All, darmowy i otwarty lokalny interfejs GUI, obsługujący Windows, Linux i macOS z pełnym przyspieszeniem GPU.
- LM Studio, łatwy w użyciu i potężny lokalny interfejs GUI dla Windows, macOS (Silicon) i Linux, z przyspieszeniem GPU
- LoLLMS Web UI, świetny interfejs webowy z wieloma interesującymi i unikalnymi funkcjami, w tym pełną biblioteką modeli do łatwego wyboru modelu.
- Faraday.dev, atrakcyjny i łatwy w użyciu interfejs czatu oparty na postaciach dla Windows i macOS (zarówno Silicon, jak i Intel), z przyspieszeniem GPU.
- llama-cpp-python, biblioteka Pythona z przyspieszeniem GPU, wsparciem LangChain i serwerem API zgodnym z OpenAI.
- candle, framework ML w Rust z naciskiem na wydajność, w tym wsparcie GPU, i łatwość użycia.
- ctransformers, biblioteka Pythona z przyspieszeniem GPU, wsparciem LangChain i serwerem AI zgodnym z OpenAI. Uwaga: ctransformers nie były aktualizowane od dłuższego czasu i nie obsługują wielu nowych modeli. Jeśli masz jakiekolwiek pytania lub sugestie, prosimy o skorzystanie z zakładki dyskusji. Jeśli chcesz skontaktować się z nami bezpośrednio, dołącz do naszego Discorda SpeakLeash.
Warianty do uruchomienia
Brak potwierdzonych danych o wariantach do pobrania. Nie zastępujemy brakujących wartości zerem ani szacunkiem VRAM.
Ostatnia aktualizacja: 2026-08-18
Szybka opinia
Czy ten model pomógł Ci w realnym zadaniu? To zajmuje jedno kliknięcie. Szczegółowa ocena jest opcjonalna.
Brak szybkich opinii.
API i ceny
Ceny API są źródłowymi stawkami dostawcy, przeliczonymi na PLN według ostatniego zapisanego kursu średniego USD NBP. Stawki tokenowe pokazujemy za 1 mln tokenów. Dla obrazu, wyszukiwania, cache, reasoning i żądań zachowujemy jednostkę przekazaną przez API.
Ceny są przeliczone na PLN według ostatniego zapisanego średniego kursu NBP USD z 2026-08-17.
Brak aktualnej, porównywalnej oferty API.
Język polski
Wsparcie języka polskiego: deklarowane. Jakość języka polskiego: NIEZWERYFIKOWANA.
Dyskusja o modelu
Komentarze dotyczące praktycznego użycia tego modelu.
Nie ma jeszcze zatwierdzonych komentarzy.
Historia modelu
Wykres pokazuje wyłącznie porównywalne punkty głównego rankingu. Tabela zawiera wynik, pozycję, dane źródłowe i stan każdego dnia.
Brak danych porównywalnych
Historia wyniku AI-TOP
Wykres pojawi się po zapisaniu co najmniej dwóch porównywalnych pomiarów.
Brak zapisanych obserwacji tego modelu.