K2 Horizon 0.9B

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IFMのK2 Horizon 0.9Bの128Kコンテキスト長、デンスモデルの重み、サーバー設定を紹介します。Atomic Chatでの対応はまだ確認されていません。

基本情報

ライセンス： Apache-2.0の表記あり、メタデータに矛盾
パラメータ数： 0.9Bクラス、保存されているパラメータ数は1.078B
コンテキスト長： 131,072トークン、YaRNで8,192から拡張
モダリティ： テキストの入出力
最小ハードウェア要件： 未測定、BF16ファイルだけで2.16 GB、さらに実行時のメモリが必要

K2 Horizon 0.9Bとは

K2 Horizon 0.9Bは、IFMで最小の推論用デンスモデルです。テキストを入力として受け取り、複数の教師モデルからの蒸留によって、数学、コーディング、指示追従の能力をコンパクトなチェックポイントに集約しています。より大きなモデルへ移行する前に、短いコードの生成や、対象範囲を厳密に絞ったツール選択に使えるか評価できます。

仕様	K2 Horizon 0.9B
パラメータ数	0.9Bクラス、保存されているパラメータ数は1.078B
アーキテクチャ	デコーダーのみのデンスモデル
層数	28
コンテキスト長	131,072トークン、YaRNで8,192から拡張
モダリティ	テキストの入出力
公開状況	公開済みチェックポイント
ライセンス	Apache-2.0の表記あり、メタデータに矛盾

128Kのコンテキスト長は、元の8,192トークンのコンテキスト長をYaRNスケーリングで拡張したものです。128Kでネイティブに事前学習されたわけではありません。また、0.9Bという名前はサイズのクラスを示しており、Hugging Faceは保存されているパラメータ数を1.078Bと報告しています。特にメモリ容量に制約のあるマシンでは、ダウンロードするファイルを選ぶ際に実際のファイル一覧を確認してください。

K2 Horizon 0.9Bのベンチマーク

IFMは、モデルカードでこれらのスコアを百分率で報告しています。Qwen3.5-2Bは、より大きな比較対象モデルです。これらは提供元が報告した結果であり、Atomic Chatで実施したテストの結果ではありません。モデルカードには、評価手順の詳細を記した技術付録へのリンクがあります。出典：公式モデルカード。

ベンチマーク	K2-Horizon-0.9B	Qwen3.5-0.8B	OpenBMB-1B	Qwen3.5-2B
AIME 2025 数学コンテスト	41.7	1.0	40.4	34.2
AIME 2026 数学コンテスト	48.5	0.2	40.4	38.8
HMMT Feb 2026 数学オリンピック	25.8	0.6	23.3	22.7
GPQA Diamond 専門家レベルの科学	27.3	11.9	26.3	54.9
HumanEval+ コード生成	79.9	16.5	65.2	75.6
BFCL v4 関数呼び出し	28.0	25.3	25.2	43.6

0.9Bモデルは、ここに掲載した数学のテストとHumanEval+で、これらの比較対象モデルを上回っています。GPQA DiamondとBFCL v4ではQwen3.5-2Bが上回っています。アプリケーションで信頼性の高い関数選択が求められる場合、コーディングのスコアだけでは、小さいモデルを選ぶ根拠として不十分です。

K2 Horizon 0.9Bのハードウェア要件

元のSafetensorsのダウンロードサイズは2.16 GBです。IFMはBF16 GGUFも公開しています。そのファイル名には1Bと記載されていますが、リポジトリでは変換元をK2 Horizon 0.9Bとしています。これはフォーマット変換であり、低ビット量子化ではありません。

精度	配布元	ディスク上のサイズ
BF16 Safetensors	IFM/K2-Horizon-0.9B	2.16 GB
BF16 GGUF（公式）	IFM/K2-Horizon-0.9B-GGUF K2-Horizon-1B-BF16.gguf	2.16 GB

2 GBのメモリ領域には、BF16の重み全体と推論エンジンを収めることはできません。GGUFのファイルサイズには、オペレーティングシステムや、使用に伴って増大するKVキャッシュは含まれていません。メモリ容量の検証は短いコンテキスト長から始めてください。公称の最大128Kは、小型デバイスのメモリに収まることを実測で確認した値ではありません。

サイズは10進法のGBで表し、重みのみを対象としています。フォーマットの違いについては、GGUFとはをご覧ください。これらのビルドでは実行時に最低限必要なメモリ容量が測定されていないため、メモリ容量の区分は記載していません。

Atomic ChatでK2 Horizon 0.9Bを実行する方法

このチェックポイントのAtomic Chatでの実行は確認されていません。IFMの公式GGUFモデルカードでは、K2 Horizonアーキテクチャに対応したllama.cppビルドを必須とし、開発用フォークを案内しています。これらのファイルをダウンロードする前に、アーキテクチャへの対応を確認してください。通常の検索、ダウンロード、チャット開始という流れは、このモデルで検証済みの手順ではまだありません。他のチェックポイントと、文書化されたダウンロード方法については、モデルカタログをご覧ください。

K2 Horizon 0.9Bのライセンス

モデルカードではlicense: apache-2.0が設定されていますが、フロントマターにはlicense_name: internal-onlyも含まれ、確認したファイル一覧には存在しないLICENSEファイルを参照しています。これらの記載は矛盾しています。商用利用や再配布の前に、意図されたライセンスをIFMに確認してください。当サイトでは、同系列の別モデルの条件をコピーして、この矛盾を解消したことにはしません。

出典とファイル一覧は2026年9月15日に確認しました。

Hugging Faceからモデルをダウンロード

# ダウンロードのみ。先にディスクの空き容量を確認してください。
hf download IFM/K2-Horizon-0.9B --revision 2e1ac41e5676266596f8f2198321d0760f041af6

ポート8000で動作する互換ローカルサーバーの場合：
curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"model":"IFM/K2-Horizon-0.9B","messages":[{"role":"user","content":"Write tests for a function that parses a CSV row."}],"temperature":0.6,"top_p":0.95,"max_tokens":32768,"chat_template_kwargs":{"reasoning_effort":"high"}}'

まずOpenAI Pythonクライアントをインストールし、互換ローカルサーバーを起動してください。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8000/v1", api_key="local")
result = client.chat.completions.create(
    model="IFM/K2-Horizon-0.9B",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write tests for a CSV parser."}],
    temperature=0.6, top_p=0.95, max_tokens=32768,
    extra_body={"chat_template_kwargs": {"reasoning_effort": "high"}},
)
print(result.choices[0].message.content)

互換ローカルサーバーとOpenAI JavaScriptクライアントが必要です。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({baseURL: "http://127.0.0.1:8000/v1", apiKey: "local"});
const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "IFM/K2-Horizon-0.9B",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Write tests for a function that parses a CSV row."
    }
  ],
  "temperature": 0.6,
  "top_p": 0.95,
  "max_tokens": 32768,
  "chat_template_kwargs": {
    "reasoning_effort": "high"
  }
});
console.log(result.choices[0].message.content);

デスクトップ

macOS

(Intel・Apple Silicon)

ダウンロード

Windows

(x64)

ダウンロード

Linux

(x86_64)

ダウンロード

よくある質問

このチェックポイントのAtomic Chatでの実行は確認されていません。公式GGUFには、K2 Horizonに対応したllama.cppビルドが必要です。GGUFをダウンロードできるという事実だけでは、アプリがそのファイルを読み込めることは確認できません。

元のBF16の重みファイルは合計2.16 GBです。これはディスク使用量であり、検証済みの最小RAM容量やVRAM容量ではありません。推論エンジンと、コンテキストの増加に伴って大きくなるキャッシュのためのメモリも必要です。

設定では、YaRNスケーリングによってコンテキスト長を8,192トークンから131,072トークンに拡張しています。IFMが公式に変換したファイルの名前はK2-Horizon-1B-BF16.ggufですが、そのモデルカードは変換元の0.9Bチェックポイントにリンクしています。ファイル名を別リリースの名前とみなすのではなく、その変換元に基づいてモデルを識別してください。