Downloads · 30 days
32
3% of all-time downloads
JibayAi/Jibay_2_GGUF_Q4-K-M
Jibay_2_GGUF_Q4-K-M is a text generation model from JibayAi. Use it when you need the model to write or continue text. The card lists the license as apache-2.0.
Downloads · 30 days
32
3% of all-time downloads
All-time downloads
1K
Public
Repo size
1.3 GB
Likes
1
Public
Click a slice to open those files.
.gguf1.3 GB · 100%
From the Hugging Face model README

Jibay 2 is a lightweight, open-source language model released in two major milestones: first published in Ordibehesht 1404 (April/May 2025) and later made fully open-source and publicly available in Khordad 1405 (May/June 2026).
Jibay 2 is designed to be simple, trainable, and customizable. It is built upon the strong foundation of the Qwen 3 family and serves as a practical, efficient alternative for developers, researchers, and AI enthusiasts who need a controllable model without excessive computational overhead.
| Feature | Value |
|---|---|
| Context Length | 32,768 tokens (input + output combined) |
| Active Parameters | 2 billion |
| MoE (Mixture of Experts) | Not supported |
| Training Base | Qwen 3 |
| Knowledge Cutoff | Early 2025 (end of 1404) |
| Release (First publish) | Ordibehesht 1404 (April/May 2025) |
| Open-Source Release | Khordad 1405 (May/June 2026) |
Jibay 2 is suitable for:
The model can be retrained, extended, or adapted to any field or language without major infrastructure requirements.
All benchmarks reported below have been tested and verified by the Jibay team. Detailed testing methodology remains internal.
| Benchmark | Score (%) | Domain |
|---|---|---|
| MMLU | ~56.9% | General knowledge & problem solving |
| GSM8K | ~70.0% | Math reasoning (grade school level) |
| ARC (Challenge) | ~43.0% | Scientific reasoning (hard) |
| HumanEval | ~68.0% | Python code generation |
| BoolQ | ~79.0% | Yes/No reading comprehension |
| HellaSwag | ~61.1% | Commonsense sentence completion |
| BFCL Overall | 55.0% | Function calling & tool use (Berkeley) |
| Category Avg | 51.2% | Average across BFCL categories |
| PPRC-BENCH | 41٪ | Exclusive and private benchmark for Persian conversation |
📢 These scores reflect the base Jibay 2 model without task-specific fine-tuning.
For best performance, especially on consumer hardware, use the GGUF quantized version (highly optimized).
from jibay2.modeling_jibay2 import Jibay2ForCausalLM
Note: While the native Python class is available, GGUF is strongly recommended for production use.
Jibay 2 does not use MoE (Mixture of Experts), meaning all parameters are active during inference, making it easier to understand, debug, and fine-tune.
You can retrain the model entirely or adapt it to specific tasks such as:
Jibay 2 became publicly available and open-source in Khordad 1405 (May/June 2026).
All core weights, inference code, and documentation are accessible to the community.
For inquiries, partnerships, or support:
📧 [email protected]

جیبای ۲ یک مدل زبانی سبک، متنباز و قابل شخصیسازی است که در دو مرحلهٔ مهم منتشر شد: انتشار اولیه در اردیبهشت ۱۴۰۴ و انتشار عمومی و متنباز در خرداد ۱۴۰۵.
جیبای ۲ بر اساس خانواده مدل Qwen 3 آموزش دیده است و بهعنوان یک گزینهٔ ساده، کارآمد و قابل آموزش برای توسعهدهندگان، پژوهشگران و علاقهمندان به هوش مصنوعی طراحی شده است.
| ویژگی | مقدار |
|---|---|
| طول زمینه | ۳۲,۷۶۸ توکن (مجموع ورودی و خروجی) |
| پارامترهای فعال | ۲ میلیارد |
| پشتیبانی از MoE | خیر |
| پایهٔ آموزش | Qwen 3 |
| تاریخ قطع اطلاعات | اوایل ۲۰۲۵ (اواخر سال ۱۴۰۴) |
| انتشار اولیه | اردیبهشت ۱۴۰۴ |
| متنباز شدن | خرداد ۱۴۰۵ |
جیبای ۲ برای موارد زیر مناسب است:
این مدل قابلیت بازآموزی، توسعه و تطبیق با هر حوزه یا زبانی را بدون نیاز به زیرساخت سنگین دارد.
تمامی بنچمارکهای زیر توسط تیم جیبای تست و تأیید شدهاند. جزئیات روش آزمون داخلی است.
| بنچمارک | امتیاز (درصد) | حوزه |
|---|---|---|
| MMLU | ~۵۶.۹٪ | دانش عمومی و حل مسئله |
| GSM8K | ~۷۰.۰٪ | استدلال ریاضی (سطح دبستان) |
| ARC (Challenge) | ~۴۳.۰٪ | استدلال علمی (سخت) |
| HumanEval | ~۶۸.۰٪ | تولید کد پایتون |
| BoolQ | ~۷۹.۰٪ | درک مطلب بله/خیر |
| HellaSwag | ~۶۱.۱٪ | تکمیل جمله با عقل سلیم |
| BFCL Overall | ۵۵.۰٪ | فراخوانی ابزار و تابع |
| Category Avg | ۵۱.۲٪ | میانگین دستهبندی BFCL |
| PPRC-BENCH | ۴۱٪ | بنچمارک اختصاصی و خصوصی برای گفتگوی فارسی |
📢 این نمرات مربوط به مدل پایهٔ جیبای ۲ بدون تنظیم دقیق روی وظیفهٔ خاصی است.
برای بهترین عملکرد، بهویژه روی سختافزار معمولی، از نسخه GGUF استفاده کنید (بسیار بهینهشده).
from jibay2.modeling_jibay2 import Jibay2ForCausalLM
توجه: اگرچه کلاس پایتون در دسترس است، برای استفادهٔ واقعی، نسخهٔ GGUF بسیار توصیه میشود.
جیبای ۲ از MoE استفاده نمیکند، یعنی تمام پارامترها در حین استنتاج فعال هستند که درک، اشکالزدایی و تنظیم مدل را آسانتر میکند.
میتوانید مدل را به طور کامل بازآموزی کنید یا آن را برای وظایف خاصی تطبیق دهید، از جمله:
جیبای ۲ در خرداد ۱۴۰۵ به صورت عمومی و متنباز در دسترس قرار گرفت.
وزنهای اصلی، کد استنتاج و مستندات برای جامعه در دسترس است.
برای همکاری، سؤال یا پشتیبانی:
📧 [email protected]
jibay.ir | [email protected]