Ornith-1.5-9B-GGUF：9B视觉对话模型量化合集

模型能力来自上游 ornith-ai/Ornith-1.5-9B，采用 qwen35 混合注意力架构（8 层全注意力 + 24 层线性注意力），支持 262K 长上下文，标榜视觉理解、手写识别、智能体编码与带思考通道的对话推理。本仓库为 AtomicChat 维护的 GGUF 量化仓库，区别于上游权重，专门提供基于自研 imatrix 调优的 AD 命名位布局文件，覆盖 IQ2 到 BF16 多档位。本地运行需依赖 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 等支持 GGUF 的推理工具；模型卡未提供中文训练语料规模说明，也未给出中文硬件复测速度。

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。

按当前最小量化文件估算，至少需要 3GB 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 4GB。