How to use from
llama.cpp
Install (macOS, Linux)
curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf Yabl1ch/Yabl1chLLM-VL_1:F16
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf Yabl1ch/Yabl1chLLM-VL_1:F16
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf Yabl1ch/Yabl1chLLM-VL_1:F16
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf Yabl1ch/Yabl1chLLM-VL_1:F16
Build from source code
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git
cd llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --target llama-app
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./build/bin/llama serve -hf Yabl1ch/Yabl1chLLM-VL_1:F16
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama cli -hf Yabl1ch/Yabl1chLLM-VL_1:F16
Use Docker
docker model run hf.co/Yabl1ch/Yabl1chLLM-VL_1:F16
Quick Links

Yabl1chLLM-VL_1 (GGUF)

Yabl1chLLM-VL_1 — мультимодальная (Vision-Language) модель искусственного интеллекта, обученная с нуля лабораторией Yabl1ch AI Lab и оптимизированная для сверхбыстрого локального инференса в LM Studio и llama.cpp.

  • Разработчик / Создатель: Максим (Yabl1ch), Yabl1ch AI Lab
  • Обучение: Обучена с нуля командой Yabl1ch AI Lab
  • Формат: GGUF
  • Контекстное окно: до 16K+ токенов

Файлы в репозитории

  1. Yabl1chLLM-VL_1.gguf (~1.80 GB) — квантованные веса основной языковой модели. Подходит для быстрого текстового диалога (до 20+ токенов/сек на видеокартах класса GTX 960 / 4GB VRAM).
  2. mmproj-ggml-model-f16.gguf (~1.25 GB) — мультимодальный проектор (Vision Projector) для распознавания и анализа визуальных данных.

Рекомендуемые параметры запуска

  • Спекулятивное декодирование (Speculative Decoding):
    • Драфт-модель: Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF (Q8_0)
    • Число драфт-токенов: 3
  • Контекст: 16384 токенов
  • Flash Attention: Включено
  • Температура: 0.3 – 0.7
Downloads last month
141
GGUF
Model size
3B params
Architecture
qwen2vl
Hardware compatibility
Log In to add your hardware

We're not able to determine the quantization variants.

Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support