K2 Horizon 3.7B

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IFMのK2 Horizon 3.7B：512Kのコンテキスト長、デンスモデルの重み、サーバー設定。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（モデルカードの記載による）
パラメータ数： コアは3.7B、格納されているパラメータ数は5.058B
コンテキスト長： 524,288トークン、中間学習段階からネイティブ対応
モダリティ： テキストの入力と出力
最小ハードウェア要件： 未測定。BF16ファイルだけで10.12 GBあり、加えて実行時のメモリが必要です

K2 Horizon 3.7Bとは？

K2 Horizon 3.7Bは、テキストの推論とエージェントタスク向けのIFMの小型デンスモデルです。512Kのコンテキスト長に対応し、リポジトリの修復、ターミナルでの作業、関数呼び出しの評価結果が公開されています。小型モデルでは指示を取りこぼす一方で、より大容量のダウンロードには対応しにくい場合に、このサイズのモデルを試す価値があります。

仕様	K2 Horizon 3.7B
パラメータ数	コアは3.7B、格納されているパラメータ数は5.058B
アーキテクチャ	デコーダーのみのデンスモデル
層数	36
コンテキスト長	524,288トークン、中間学習段階からネイティブ対応
モダリティ	テキストの入力と出力
公開状況	公開済みチェックポイント
ライセンス	Apache-2.0（モデルカードの記載による）

モデル名は3.7Bのコアを基準にしていますが、テンソル全体には5.058Bのパラメータが含まれています。構成は36層で、隠れ層の次元数は2,560です。512Kのコンテキスト長へのネイティブ対応は中間学習段階から始まります。これは対応するコンテキスト長を示すものであり、小規模なマシンで会話全体をメモリに保持できるという保証ではありません。

K2 Horizon 3.7Bのベンチマーク

これらのパーセント表示のスコアはIFMのモデルカードに基づきます。同カードには、比較対象の評価手順が異なる可能性があるという注意書きがあります。Atomic Chatではこれらの結果を再現していません。ローカルでの実行結果と公開された表を比較する際は、各スコアの評価条件も併せて確認してください。出典：公式モデルカード。

ベンチマーク	K2-Horizon-3.7B	Qwen3.5-4B	G9v3-3B	Granite 4.2-3B	Nemotron 3 Nano-4B
HMMT Feb 2026 数学オリンピック問題	70.5	61.6	34.1	57.2	34.7
SWE-bench Verified ソフトウェア工学	68.6	41.2	16.4	32.2	1.8
GPQA Diamond 専門的な科学問題	65.4	77.1	43.8	55.9	51.3
HLE 専門的な設問	12.9	9.9	4.5	6.6	4.9
SciCode 科学分野のコーディング	25.9	16.1	17.7	24.9	16.4
Terminal-Bench 2.1 ターミナルエージェント	25.1	25.8	6.0	13.9	3.7
BFCL v4 関数呼び出し	50.9	55.7	47.9	50.8	36.8

IFMはSWE-bench Verifiedで68.6を報告しており、掲載されている比較対象の小型モデルを上回っています。GPQA Diamond、Terminal-Bench 2.1、BFCL v4では、Qwen3.5-4Bのスコアがより高くなっています。したがって、このチェックポイントを選ぶ理由はタスクによって異なります。リポジトリの変更は、ツールの選択やターミナルでの実行とは分けてテストしてください。

K2 Horizon 3.7Bのハードウェア要件

元の重みの分割ファイルは合計10.12 GBで、3.7Bという名前だけから推測される約7.4 GBではありません。公式GGUFのファイル名はK2-Horizon-4B-BF16.ggufで、BF16精度を維持しています。変換元は3.7Bモデルであり、別途リリースされた4Bモデルではありません。

精度	配布元	ディスク上のサイズ
BF16 Safetensors	IFM/K2-Horizon-3.7B	10.12 GB
BF16 GGUF（公式）	IFM/K2-Horizon-3.7B-GGUF K2-Horizon-4B-BF16.gguf	10.13 GB

これらのファイルのサイズには、推論ランタイムとアテンションキャッシュが使用するメモリは含まれません。メモリが8 GBのマシンでも、GPUメモリが8 GBのGPUでも、そのメモリ領域だけではBF16モデル全体を保持できません。量子化ファイルには、それぞれの実測サイズと対応するローダーが必要です。提供元が公表した非量子化モデルのベンチマークスコアを、そのまま量子化ファイルのスコアとして扱うべきではありません。

サイズは10進表記のGBで、重みのみを対象としています。形式の違いについては、GGUFとは何かを参照してください。これらのビルドで実行時に必要な最小メモリ量は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 3.7Bを実行する方法

このチェックポイントは、Atomic Chatでの実行が確認されていません。IFMの公式GGUFカードでは、K2 Horizonアーキテクチャに対応したllama.cppビルドが必要とされ、IFMの開発用フォークが案内されています。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。検索、ダウンロード、チャット開始という通常の流れは、このモデルではまだ動作が確認された手順ではありません。他のチェックポイントと、それぞれに記載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 3.7Bのライセンス

IFMは公式モデルカードで、このチェックポイントのライセンスをApache-2.0と記載しています。ライセンスの情報源には公開元のリリース情報を使用し、実際に再配布するビルドに付属する追加の通知事項も確認してください。コミュニティによる変換版は、Atomic Chatがリリースしたものではありません。

出典とファイル一覧の確認日：2026年9月15日。

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-3.7B --revision adcaf2678bb39e76690387094193caea8c5f6b2d

ポート8000で動作する互換性のある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-3.7B","messages":[{"role":"user","content":"Write tests for a function that parses a CSV row."}],"temperature":1,"top_p":0.95,"max_tokens":32768,"chat_template_kwargs":{"reasoning_effort":"high"}}'

まずOpenAIのPythonクライアントをインストールし、互換性のある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-3.7B",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write tests for a CSV parser."}],
    temperature=1.0, top_p=0.95, max_tokens=32768,
    extra_body={"chat_template_kwargs": {"reasoning_effort": "high"}},
)
print(result.choices[0].message.content)

互換性のあるローカルサーバーと、OpenAIの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-3.7B",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Write tests for a function that parses a CSV row."
    }
  ],
  "temperature": 1,
  "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は、Atomic Chatでの実行が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だけでは、アプリで読み込めることは確認できません。

元のBF16重みファイルは合計10.12 GBです。これはディスク使用量であり、テストで確認された最小RAM容量や最小VRAM容量ではありません。推論エンジン用のメモリと、コンテキストに応じて増大するキャッシュ用のメモリも必要です。

IFMはコアを3.7Bと説明していますが、アップロードされたテンソル全体には約5.058Bのパラメータが含まれています。SafetensorsファイルはBF16精度で合計10.12 GBです。公式GGUFのファイル名には4Bが使われていますが、明記されている変換元はK2 Horizon 3.7Bです。