Mythomax-L2-13b-Q4_K_M-GGUF

MythoMax L2 13b模型的Q4_K_M量化版本

库 Gryphe/MythoMax-L2-13b 个人使用量化 Huggingface Github 开源项目模型 transformers

项目中包含MythoMax L2 13b模型的Q4_K_M量化版本，基于mradermacher的GGUF方案。这一版本能通过Text Gen Webui与llamacpp_hf结合实现个性化应用，适合希望优化资源利用和提升模型性能的开发者与研究人员。

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Huggingface

介绍相关项目

Lumimaid-v0.2-12B-GGUF-IQ-Imatrix - 高效量化与SillyTavern兼容的Lumimaid角色扮演模型

GithubHuggingfaceLumimaid兼容性开源项目数据集模型角色扮演量化过程

采用GGUF-IQ-Imatrix量化方法，高效转换和运行Lumimaid v0.2模型。兼容SillyTavern角色扮演预设，并建议使用最新版本KoboldCpp进行运行。支持低温度预设优化性能，并通过丰富的预设和示例提升角色扮演体验。如有疑问，可参与讨论获取更多支持。

BioMistral-7B-GGUF - 精准医学文本生成的多位量化模型

BioMistral-7B-GGUFGPU加速GithubHuggingfacePyTorch开源项目模型模型下载量化方法

BioMistral-7B-GGUF项目提供支持2至8位量化的GGUF格式模型文件，专为生成多语言的医学和生物文本而设计。由BioMistral创建，该模型兼容多种客户端和库，如llama.cpp，支持GPU加速。其兼容Autotrain和endpoints，可集成至LangChain环境。用户能借助如llama-cpp-python的工具实现快速下载和部署，旨在提升文本生成任务的性能，为高级对话和叙事应用提供支持。

CodeQwen1.5-7B-GGUF - 丰富的量化模型选择，多平台优化性能

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通过llama.cpp工具实现多量化模型的生成，CodeQwen1.5系列提供不同文件大小和质量选项，适用于各种设备资源和性能需求。推荐选择高质量Q6_K和Q5_K_M格式，平衡性能与存储空间。该项目适合RAM和VRAM有限的用户，并支持多种格式在不同硬件平台上运行。新方法如I-quants提高性能输出，但与Vulcan不兼容，适用于Nvidia的cuBLAS和AMD的rocBLAS。丰富的特性矩阵便于深入比较选择。

Qwen2.5-Math-7B-Instruct-GGUF - 针对性能和空间优化的Qwen2.5数学模型GGUF量化版本

GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Math-7B-Instruct大语言模型开源项目模型模型压缩量化

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Phi-3.5-mini-instruct_Uncensored-GGUF - 优化的量化模型提供多种压缩方案支持不同运行环境

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该项目基于llama.cpp框架，将Phi-3.5-mini-instruct模型转换为GGUF格式，提供从F16到IQ2_M共19种量化版本。模型文件大小范围在1.32GB至7.64GB之间，适配CPU和GPU环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等版本在性能与体积上表现均衡，可根据硬件配置选择适合的版本使用。

Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF - Mistral 7B Instruct模型的GGUF量化版本

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本项目提供Mistral 7B Instruct v0.1模型的GGUF格式量化版本。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式，替代了GGML。项目包含2至8比特多种量化模型文件，支持CPU和GPU高效推理，适用于llama.cpp、text-generation-webui等多种客户端和库。此外还提供兼容性说明、文件说明和使用指南。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。

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Reflection-Llama-3.1-70B模型的GGUF量化集合，包含从74.98GB到22.24GB的多个版本。采用K-quants和I-quants量化技术，并对embed和output权重进行了特别处理。项目提供了详细的版本特性说明、安装指南以及基于不同硬件配置的选型建议。

SuperNova-Medius-GGUF - 多种量化方法提升模型性能与适配性

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SuperNova-Medius-GGUF项目通过llama.cpp工具对SuperNova-Medius模型进行多种量化处理，是以多样化版本满足不同应用的需求。精细化量化过程依托imatrix选项，提供了多种质量和性能的选择。用户可以根据自身硬件环境，如ARM架构设备、低RAM或需最大化GPU VRAM使用的场景，选择相应版本。此外，项目为文件选择提供了详细指南，确保用户能够找到适合其系统性能的最佳模型版本。这些量化技术为不同硬件上的文本生成任务提供了广泛的支持。

OpenHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF - 高效推理的新型模型文件格式

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