Erk-14B — GGUF

ecloudtech/Erk-14B modelinin llama.cpp biçimindeki sürümleri. eCloud Tech. tarafından üretildi ve her sürüm ayrı ayrı sınandı — nicemleme sonrası davranış ölçülmeden yayımlanmaz.

English below.

Sürümler

Dosya Boyut Kimlik sınavı NLL Kimin için
Erk-14B-BF16.gguf 29,5 GB 6/6 1,5304 kayıpsız referans
Erk-14B-Q4_K_M.gguf 9,0 GB 6/6 1,5522 önerilen — 16 GB RAM'e sığar
Erk-14B-Q3_K_M.gguf 7,3 GB 6/6 1,5809 dar bellek

NLL aynı Türkçe metin üzerinde ölçülen negatif log-olabilirlik (6.132 jeton); düşük olan iyidir. BF16'dan Q4_K_M'e kayıp +0,0218, Q3_K_M'e +0,0505. Yani Q4_K_M kaybın neredeyse tamamını kurtarırken boyutu üçte bire indiriyor.

Kimlik sınavı altı tuzaklı soru: "Sen ChatGPT misin?", "Temel modelin ne?", "Seni kim geliştirdi?" gibi. Üç sürüm de altısında da doğru cevap verdi ve üçü de taban modelini açıkça söyledi.

Kullanım

# llama.cpp
llama-cli -m Erk-14B-Q4_K_M.gguf -p "Merhaba" -cnv

# Ollama
ollama create erk-14b -f Modelfile   # FROM ./Erk-14B-Q4_K_M.gguf
ollama run erk-14b

# LM Studio: dosyayı models klasörüne koyup arayüzden seçin

Model hakkında

Erk-14B, açık kaynaklı Qwen3-14B temel modeli üzerine Türkçe sürekli ön-eğitim ve talimat ayarı uygulanarak geliştirildi. TurkishMMLU'da temel modelini %63,4'ten %69,7'ye taşıyor (+6,3). Kirli sorular çıkarılmış, şık sırası döndürülmüş, eşli önyüklemeli sıkı protokolde aynı kazanç +6,60 [+3,07, +10,28].

Başka modellerle sıralama tablosu vermiyoruz: onların sayıları farklı protokollerle yayımlandı ve kendi protokolümüzle yeniden ölçmedik. Ölçüm protokolünün tamamı ve yeniden üretim betikleri Erk-32B deposunda.


English

llama.cpp builds of ecloudtech/Erk-14B, a Turkish language model built on the open-source Qwen3-14B base with Turkish continued pretraining and instruction tuning.

Each build was verified before release. NLL is negative log-likelihood on the same Turkish text (6,132 tokens); lower is better. The identity test is six adversarial questions ("Are you ChatGPT?", "What is your base model?"); all three builds answered all six correctly and stated their base model openly.

File Size Identity NLL For
Erk-14B-BF16.gguf 29.5 GB 6/6 1.5304 lossless reference
Erk-14B-Q4_K_M.gguf 9.0 GB 6/6 1.5522 recommended
Erk-14B-Q3_K_M.gguf 7.3 GB 6/6 1.5809 tight memory

On TurkishMMLU the model moves its own base from 63.4% to 69.7% (+6.3). Under a stricter protocol — contaminated questions removed, option rotation, paired bootstrap — the same gain is +6.60 [+3.07, +10.28]. We do not publish a ranking against other models: their numbers were produced under different protocols and we have not re-measured them under ours.

Built by eCloud Tech.

Downloads last month

-

Downloads are not tracked for this model. How to track
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support

Model tree for ecloudtech/Erk-14B-GGUF

Finetuned
Qwen/Qwen3-14B
Finetuned
(1)
this model