近30天源站下载量
250
参数
27B
上下文
未说明
架构 / 任务
image-text-to-text
许可证
cc-by-nc-4.0
MODEL POSITIONING
这个模型解决什么问题？
模型能力来自 Qwen3.6-27B 基座加土耳其法律 SFT，覆盖土耳其合同法、个人数据保护（KVKK）、商法、租赁、程序法和行政法的问答与初稿生成，并适合作为土耳其法律 RAG 系统的回答生成器。仓库仅提供 Q4_K_M 一种 GGUF 量化文件，约 13.5GB，未提供其他量化或非量化权重。运行层面支持 Ollama、llama.cpp 与 LM Studio，基座原生上下文 262144 token，但本仓库 GGUF 的实际上下文长度模型卡未说明。视觉编码器虽被保留但仅做文本微调，无视觉法律任务的性能承诺。
更适合谁
- 需处理土耳其法律事务、需要土耳其语法律初稿或问答的中文研究者
- 搭建土耳其法律 RAG 系统的开发者
- 拥有 16GB 以上显存或 19GB 内存的本地推理用户
典型使用场景
- 土耳其合同、KVKK、商事、租赁、程序法等问题的初步分析
- 为土耳其法律 RAG 系统生成回答草稿
- 生成法律风险清单、核查项和追问
SOURCE-BASED CAPABILITIES
模型卡透露的核心特点
土耳其法律领域问答
在土耳其合同、KVKK、商法等子领域提供结构化答复草稿
QLoRA 微调提升法条定位
通过 4-bit NF4 QLoRA 微调，相对基座显著改善法律轴选择与答复相关性
适配 RAG 系统
可作为土耳其法律 RAG 流水线中的回答生成模型
长上下文基座
基于原生 262144 token 上下文窗口的 Qwen3.6-27B
按当前权重估算的硬件准备
- 现有 GGUF 文件中，最低显存估算约 17 GB
- 为上下文缓存、系统进程和并发请求预留额外内存，不要只按模型文件大小配置设备。
量化版本怎么选
- 本仓库仅提供 Q4_K_M 一种 GGUF 量化版本，约 13.5GB
- 需要 BF16 全精度权重需前往 base 模型仓库获取
- 4-bit 量化可在显存受限时显著减少显存量，权衡是轻微质量损失
GGUF VARIANTS
量化版本与硬件要求
显存与内存数值均按权重文件体积估算，未做设备实测。多模态还需要配套投影文件并额外占用内存；分卷容量按全部分卷合计，下载时需获取完整文件组。
| 量化 | 权重合计 | 估算加载显存 | 建议显存 | 建议内存 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 15 GB | 17 GB | 19.5 GB | 23.5 GB | 下载文件 ↗ |
HARDWARE MATCH
哪些显卡或设备更适合运行？
按当前最小量化文件估算，至少需要 17GB 显存；如果希望为运行框架和上下文保留余量，优先参考推荐显存 19.5GB。
阅读 24GB 显存选型指南 →可以怎样运行
- 通过 Ollama 加载 GGUF 文件运行
- 通过 llama.cpp 直接加载 GGUF 文件
- 通过 LM Studio 加载 GGUF 文件
采用前要知道的限制
- 输出可能捏造或错引土耳其法律条文与判例，需逐条核对官方现行法规
- 在税法时间效力与刑事诉讼时效等问题上仍有严重错误
- 模型卡明确指出非律师或官方法规来源，不可作为法律意见
- 训练参考数据本身也未必与现行官方法规一致