cypher-Wan2.1-T2V-1.3B

Miroir public et non modifié du fichier Wan2.1-T2V-1.3B-Q5_K_M.gguf (Q5_K_M, 1,09 Go) publié par samuelchristlie/Wan2.1-T2V-1.3B-GGUF.

Aucune re-quantification, aucun fine-tuning, aucun changement de template : les poids sont bit pour bit identiques à la source.

sha256  aa1d654fa6904a16dd3e1915a4a34b92f0f37c00cf2fcbd1788add151bff8768
taille  1087410400 octets

Ce que c'est

Type	vidéo
Paramètres	1,3 B
Architecture	wan
Contexte natif	— tokens
Quantification	Q5_K_M (~5,4 bits/poids)
Poids sur disque	1,09 Go
Usage visé	texte → vidéo — T4
Licence	apache-2.0

Généalogie

Étape	Dépôt
Modèle racine	Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B
Abliteration (fp16)	Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B
Quantification GGUF	samuelchristlie/Wan2.1-T2V-1.3B-GGUF
Miroir (ce dépôt)	TheShellMaster/cypher-Wan2.1-T2V-1.3B

Utilisation

# Téléchargement
hf download TheShellMaster/cypher-Wan2.1-T2V-1.3B Wan2.1-T2V-1.3B-Q5_K_M.gguf --local-dir .

# llama.cpp
llama-cli -m Wan2.1-T2V-1.3B-Q5_K_M.gguf -p "Bonjour" -c 8192 -ngl 99

Avec Ollama, créez un Modelfile :

FROM ./Wan2.1-T2V-1.3B-Q5_K_M.gguf
PARAMETER num_ctx 8192
PARAMETER temperature 0.7

puis ollama create wan-t2v -f Modelfile.

Quantification Q5_K_M

K-quant mixte par blocs de 256 poids : environ 5,3 à 5,7 bits par poids en moyenne (couches d'attention plus précises que les couches FFN, échelles incluses). Repères : Q4_K_M ≈ 4,8 · Q5_K_M ≈ 5,4 · Q6_K ≈ 6,6 · Q8_0 ≈ 8,5 bits/poids.

Attribution

• Modèle original : Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B
• Abliteration : Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B
• Quantification GGUF : samuelchristlie/Wan2.1-T2V-1.3B-GGUF
• Licence apache-2.0, conservée telle quelle.

Ce dépôt n'est qu'un point de distribution redondant. Tout le crédit revient aux auteurs ci-dessus ; en cas de divergence, la source fait foi.