Tantular

Kecerdasanuntuk Indonesia.

Tantular adalah AI Indonesian-first — dibangun untuk memahami Bahasa Indonesia, konteks Indonesia, dan menjaga data Anda tetap di tangan Anda.

6°10′S 106°49′E JAKARTAWIB5°08′S 119°25′E MAKASSARWITA2°32′S 140°43′E JAYAPURAWIT

Mengapa Tantular

Dibangun untuk Indonesia, bukan diterjemahkan untuknya.

Sebagian besar model besar memperlakukan Bahasa Indonesia sebagai bahasa sekunder — hasil terjemahan dari cara berpikir dalam Bahasa Inggris. Tantular dimulai dari arah sebaliknya.

Memahami Bahasa Kita

Register formal dan santai, singkatan sehari-hari, campuran Indonesia–Inggris dalam satu kalimat — Tantular menanggapi dengan suara yang wajar bagi telinga Indonesia, bukan terjemahan yang kaku.

Memahami Konteks Kita

Format surat dinas, struktur memo dan laporan, kebiasaan dokumen kerja Indonesia. Tantular mengenali konteks ini tanpa perlu dijelaskan ulang setiap kali.

Menjaga Data Kita

Berjalan lokal di mesin Anda. Dokumen tidak pernah dikirim ke server luar untuk diproses — kedaulatan data ada di tangan Anda, bukan di infrastruktur pihak lain.


Ekosistem Tantular

Dua jalan, satu fondasi.

Tantular Models adalah bobot dan runtime yang bisa Anda jalankan sendiri. Tantular Office adalah cara paling langsung untuk memakainya sehari-hari.

Untuk developer

Tantular Models

Jalankan Tantular secara lokal lewat Ollama. Pilih tag sesuai RAM mesin Anda, panggil lewat /api/chat, dan bangun di atasnya.

Lihat detail teknis
Untuk pekerjaan sehari-hari

Tantular Office

Add-in AI untuk Word, Excel, dan PowerPoint. Terintegrasi langsung di aplikasi Office yang sudah Anda pakai, berjalan lokal, tanpa dokumen keluar mesin.

Buka Tantular Office

Bukti teknisQ8_0 — latest

38/40

Indonesian voice

19/20

Edit-contract JSON

0

Jawaban kosong

6,4s

Latency p50


Cara pakai

Satu perintah, lalu pilih tag.

ollama pull ghifidanukusumo/tantular
TagKuantisasiUkuranRAMUntuk
latest · q8-0.5Q8_010 GB16 GB+Default
q4-0.4Q4_K_M6,6 GB< 16 GBRollback, atau mesin dengan RAM lebih kecil
liteQ4_K_M 4B3,4 GB< 16 GBUntuk RAM di bawah 16 GB

Kualitas terukur

60 item internal, satu mesin, angka apa adanya.

Diukur pada 60 item internal (40 voice, 20 edit-contract) melalui /api/chat dengan think: false, temperature 0, satu permintaan pada satu waktu, GPU Apple lokal.

Q8_0 — latestQ4_K_M — q4-0.4
Indonesian voice38 dari 4037 dari 40
Edit-contract JSON19 dari 2018 dari 20
Jawaban kosong00
Latency p506,4 detik3,8 detik
Latency p9525,5 detik15,3 detik

Q8 menjadi default karena Q4_K_M kehilangan kualitas; Q8 menyamai hasil bobot bf16 pada kedua evaluasi. Q4 lebih cepat dan lebih kecil — pilih Q4 bila kecepatan lebih penting daripada satu-dua item ketelitian.

Angka latency berasal dari satu mesin dan bukan janji kinerja. Permintaan paling lambat pada pengukuran kami mencapai 30 detik.


Batasan yang diketahui

01

Pada instruksi multi-edit, model kadang mengeluarkan satu find melebihi batas 200 karakter alih-alih beberapa edit terarah. Terjadi pada Q4, Q8, maupun bf16 — 1 dari 20 item.

02

Evaluasi memakai dokumen sintetis, bukan dokumen Office nyata.

03

Ini profil, bukan fine-tune: kemampuan dasarnya adalah kemampuan Qwen3.5-9B.


Lisensi

Apache 2.0

Apache 2.0, mengikuti Qwen3.5.

Asal bobot

Qwen3.5-9B

Tantular adalah system prompt, template, dan parameter di atas bobot itu. Tidak ada bobot yang dilatih.

Jalankan Tantular secara lokal.

Mulai dengan ollama pull ghifidanukusumo/tantular, atau jelajahi Tantular Office untuk pengalaman AI yang terintegrasi dengan produktivitas sehari-hari.

Indonesian-first. Local-first. Dibangun untuk privasi dan kedaulatan data.