GraySoft
Projects Models Compare Cloud benchmarks FAQ Download guIDE →
Model Intelligence Sheet

togatogah/jinen-v2-xsmall.gguf overview

jinen v2 xsmall GGUF かな漢字変換モデル jinen v2 の GGUF 版 xsmall / 35.7M 。 NFKC 前提 のモデルなので、プロンプトは NFKC 正規化して投げること。 AJIMEE Bench azooKey/AJIMEE Bench https://github.com/…

ggufjapanesekana-kanji-conversiontext-generationjalicense:cc-by-sa-4.0endpoints_compatibleregion:us

Runs locally from ~25.1 MB disk (4 GB VRAM class GPUs with llama.cpp / guIDE).

Downloads
1,822
Likes
0
Pipeline
text-generation
Author

Repository Files & Downloads

4 GGUF files detected
Direct downloads for local inference
FileTypeQuantizationSizeLink
jinen-v2-xsmall-Q4_K_M.ggufGGUFQ4_K_M25.1 MBDownload
jinen-v2-xsmall-Q5_K_M.ggufGGUFQ5_K_M27.0 MBDownload
jinen-v2-xsmall-Q8_0.ggufGGUFQ8_036.9 MBDownload
jinen-v2-xsmall-f16.ggufGGUFF1668.7 MBDownload

Model Details

Model IDtogatogah/jinen-v2-xsmall.gguf
Authortogatogah
Pipelinetext-generation
Licensecc-by-sa-4.0
Base model
Last modified2026-08-20T10:25:38.000Z

Model README

---

license: cc-by-sa-4.0

language:

  • ja

pipeline_tag: text-generation

tags:

  • gguf
  • japanese
  • kana-kanji-conversion

---

jinen-v2-xsmall (GGUF)

かな漢字変換モデル jinen v2 の GGUF 版 (xsmall / 35.7M)。

NFKC 前提のモデルなので、プロンプトは NFKC 正規化して投げること。

AJIMEE-Bench

azooKey/AJIMEE-Bench JWTD_v2/v1

200 問、greedy。

| ファイル | サイズ | Accuracy@1 | Accuracy@1 (NFKC) | p50 | p90 | p99 |

|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|

| jinen-v2-xsmall-f16.gguf | 72 MB | 73.5% | 78.5% | 20 ms | 44 ms | 69 ms |

| jinen-v2-xsmall-Q8_0.gguf | 39 MB | 73.5% | 78.5% | 12 ms | 26 ms | 43 ms |

| jinen-v2-xsmall-Q5_K_M.gguf | 28 MB | 74.0% | 79.0% | 13 ms | 29 ms | 45 ms |

| jinen-v2-xsmall-Q4_K_M.gguf | 26 MB | 73.0% | 78.0% | 11 ms | 24 ms | 42 ms |

NFKC 列は参照側にも NFKC を掛けたもの。

llama.cpp b10200 (CPU, 4 threads)、n_ctx 1024、左文脈 64 文字。

参考: 変換元の HF 版 (PyTorch) は exact 73.0% / NFKC 78.0%。

使い方

llama-server -m jinen-v2-xsmall-Q5_K_M.gguf --temp 0 --top-k 1

プロンプト形式は jinen-v1 と同じで、

特殊トークンで組み立てる。

| トークン | 役割 |

|---|---|

| \uee00 | 入力 (読み) の開始 |

| \uee01 | 出力 (変換結果) の開始 |

| \uee02 | 左文脈の開始 |

import unicodedata
INPUT_START, OUTPUT_START, CONTEXT = "\uee00", "\uee01", "\uee02"

prompt = f"{CONTEXT}{context}" if context else ""
prompt += f"{INPUT_START}{reading}{OUTPUT_START}"
prompt = unicodedata.normalize("NFKC", prompt)  # 必須。入れないと精度が大きく落ちる

\uee01 以降を変換結果として読み、必ず greedy (--temp 0 --top-k 1) で使うこと。

出典

学習コーパスの一部として、国立国会図書館の書誌データを加工しました。

> 出典:国立国会図書館「全国書誌データ」(2026年7月9日に取得)および

> 国立国会図書館サーチの書誌データを加工して作成

加工および本モデルの作成は Hitoshi Togasaki によるものであり、

国立国会図書館が作成・提供・保証するものではありません。

ライセンス

CC BY-SA 4.0

Run togatogah/jinen-v2-xsmall.gguf with guIDE

Download guIDE — the AI-native code editor with local LLM inference and 69 built-in tools.

Download guIDE → · Browse 524k+ models · Compare models

Source: Hugging Face · Compare models