dale-0.8b-GGUF

dale-0.8b-GGUF

一个小型 4-bit GGUF 模型，把西班牙语或英语的普通请求变成一条 Linux bash 命令，在 dale 工具里离线用 CPU 运行，适合想要帮忙写 shell 命令的人。

由 manuelgscom 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：dale-0.8b 是一个小型语言模型，由 Qwen3.5-0.8B 完整微调而来，用一条 Linux bash 命令回答西班牙语或英语的请求。答案以一个小的 JSON 对象返回。这个仓库放的是它的 Q4_K_M 格式 GGUF 文件，为 llama.cpp 而做。dale 工具用它把请求变成命令，离线在 CPU 上工作。

适合谁：它适合在 Linux shell 里工作、想用一句普通的话快速写出命令，又不想把请求发给云服务的人。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 开发者 | 把普通请求变成 bash 命令 | 让它写一条找出最大文件的命令
运维 | 系统管理员 | 得到命令和风险评级 | 在运行不熟悉的命令前先检查
教育 | 学习者 | 从带解释的命令里学 bash | 用西班牙语提问并读那段简短解释
注重隐私的团队 | 在封闭网络工作的人员 | 在 CPU 上离线运行模型 | 一台不能上网的机器

如果你想要 Windows PowerShell 的命令，可以跳过它，因为模型卡针对的是 Linux 上的 bash。

用在哪里：

• Linux shell 会话，命令会在那里运行
• dale 命令行工具，离线并用 CPU 运行
• llama.cpp 或 llama-server，可以直接加载 GGUF 文件
• 用来下载文件的 Windows、macOS 或 Linux 电脑

Use case | Who | What they get back
查找命令 | 开发者 | 一个小 JSON 对象里的一条 bash 命令
学习 bash | 学习者 | 对命令的简短解释
安全检查 | 系统管理员 | 来自 dale 自己固定检查器的风险评级

如何设置：

你需要先准备：

• Python，用来运行 Hugging Face 下载命令
• 一台 CPU 机器，因为模型很小，不用 GPU 也能运行
• 存放文件的磁盘空间，Q4_K_M 约 529.3 MB
• dale 工具，模型卡链接了它的源码，或者用 llama.cpp 自己加载文件

1. 安装 Hugging Face hub 工具。
2. 下载 GGUF 文件。
3. 通过 dale 使用它，或者在 llama-server 里启动并向它发送请求。

pip install -U huggingface_hub
hf download manuelgscom/dale-0.8b-GGUF

如何使用：用西班牙语或英语输入你的请求。工具会提出一条命令，解释它，显示风险评级，并在运行任何东西之前等你确认。每条命令都要先读一遍，因为模型可能出错。

Tool | What it does
dale | 用 CPU 运行这个模型的离线命令行工具
llama-server | 提供 GGUF 文件的服务，模型卡用它做了测试
Verifier | dale 里的固定检查器，由它评估风险，而不是模型
Q4_K_M file | 这个仓库里的 4-bit 量化 GGUF

示例：你问：“Find the largest files in this folder.” 模型用一个小 JSON 对象里的一条 bash 命令回答。工具把命令连同简短解释和风险评级一起显示出来，只有在你确认之后才会运行。

新手与专家：GGUF 文件是打包好、可以在自己电脑上运行的模型。第一步可以先试几个无害的请求，运行之前先读一读命令。

模型卡描述的是完整微调，也就是所有权重都为这个任务训练过。它报告在自己公开的 471 个用例的测试上得分 79.4 %，而没有微调的更大模型是 62.8 %。这些是作者自己的数字。模型不判断危险，由一个固定检查器判断，危险命令需要输入一个确认词。

用西班牙语或英语输入请求
模型写出一条 bash 命令
检查器评估风险
你确认后命令才运行

注意事项：更大的同系列模型在同一个测试上得分更高，但需要更多内存，有些还需要 GPU。

Title: 作者的测试 v2 上的准确率，单位 %
dale-0.8b: 79.4 %
dale-2b: 81.7 %
dale-4b: 87.0 %
dale-9b: 89.2 %
Qwen3.5-9B without fine-tuning: 62.8 %

• 出错: 模型卡说在它的测试里大约每 5 个用例有 1 个是错的，所以要检查每条命令
• 速度: 模型卡报告在一台 2020 年的普通笔记本 CPU 上，不用 GPU，回复时间中位数为 1.72 秒
• 系列: dale-2b、dale-4b 和 dale-9b 是同一系列里更大的模型
• License: Apache 2.0
• Cost to run: 未提及，机器由你自己提供
• Data it reaches: 你输入的请求，离线运行时它们留在你的机器上

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 参数量：752M
• Weights: about 376 MB at 4-bit (estimate)
• Formats: GGUF
• 最近 30 天下载：2,163
• 点赞：44
• 许可证：apache-2.0
• 语言：es, en
• 基于：manuelgscom/dale-0.8b
• 标签：gguf, bash, shell, nl2bash, llama.cpp, text-generation, model-index, imatrix, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/manuelgscom/dale-0.8b-GGUF
• 文件：https://huggingface.co/manuelgscom/dale-0.8b-GGUF/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download manuelgscom/dale-0.8b-GGUF

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。