Lumimaid-v0.2-12B-GGUF-IQ-Imatrix

高效量化与SillyTavern兼容的Lumimaid角色扮演模型

Lumimaid 量化过程 Huggingface 角色扮演 Github 开源项目模型兼容性数据集

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。

Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述

ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化

该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化，使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式，如f16、Q8_0、Q6_K_L等，适用不同硬件环境，推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式，并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X，广泛适用于文本生成应用，提升运行效率和输出质量。

Chronos-Gold-12B-1.0-GGUF - Chronos-Gold-12B-1.0模型的高效量化技术

Chronos-Gold-12B-1.0GithubHuggingface下载嵌入权重开源项目模型量化高搜索量

Chronos-Gold-12B-1.0的量化版本是通过llama.cpp工具实现的，为文本生成提供了多种解决方案。这些格式涵盖从f16到IQ2_M，用户可根据系统RAM和GPU VRAM选择合适的版本。部分文件采用Q8_0嵌入和输出权重，以优化模型质量和性能。该项目适合角色扮演和故事创作等多应用场合，提供了灵活高效的文本生成支持。

Noromaid-13B-v0.3-GGUF - 高效本地部署的大规模语言模型GGUF量化版本，支持多种精度选项

AI推理GGUFGithubHuggingfaceNoromaidllama.cpp开源项目模型模型量化

Noromaid-13B模型的GGUF量化版本提供2-8位精度选项，支持CPU和GPU部署。模型采用Alpaca提示模板，与llama.cpp等框架兼容。文件大小范围为5.43GB至13.83GB，Q4_K_M版本可实现性能与质量的平衡。模型基于cc-by-nc-4.0和Meta Llama 2许可发布。

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

ARMGithubHuggingfaceRAMSuperNova-Medius开源项目性能模型量化

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。

LLaMA2-13B-Psyfighter2-GGUF - 整合多种数据源的模型，专注虚构与互动体验

GithubHuggingfaceKoboldAILLAMA2-13B-Psyfighter2医学数据开源项目故事写作模型聊天机器人

该模型融合了多个数据来源，主要用于虚构创作和对话互动，尽管包含部分医学数据，但不适于用于医疗建议。适合故事创作及角色扮演，支持多种指令格式，可在有限信息输入下实现自主创作，通过指令调整输出风格。

mini-magnum-12b-v1.1-iMat-GGUF - 基于mini-magnum的量化优化大语言模型

GGUFGithubHuggingfacellama.cppmini-magnum-12b大语言模型开源项目模型量化

mini-magnum-12b-v1.1模型的量化优化版本，采用iMatrix技术和fp16 GGUF进行量化处理。经验证可在llama.cpp、text-generation-web-ui等主流平台稳定运行，支持Flash Attention加速，并提供多种优化配置方案。项目包含详细的性能对比数据和部署指南，方便开发者快速上手使用。

glm-4-9b-chat-1m-GGUF - 基于GLM-4的轻量级中文对话模型量化版本

GGUFGLM-4GPU优化GithubHuggingface大语言模型开源项目模型模型量化

该项目基于GLM-4-9b-chat-1m模型开发,通过llama.cpp实现多种精度的模型量化。从18GB的F16版本到4GB的IQ2版本,提供了丰富的量化选项。项目中包含详细的性能对比和部署建议,方便开发者根据硬件条件选择合适的量化版本进行本地化部署。

Qwen2-7B-Multilingual-RP-GGUF - 多语言量化优化模型集合，支持多种精度和高效推理

GGUFGithubHuggingfaceQwen2-7B-Multilingual-RPllama.cpp开源项目模型模型文件量化

本项目提供了Qwen2-7B-Multilingual-RP模型的多种GGUF量化版本，文件大小从2.46GB到9.12GB不等。使用llama.cpp的imatrix技术，涵盖Q8至Q2多个精度级别，包括传统K-quants和新型I-quants方案。用户可根据设备性能选择适合的版本，支持在CPU、GPU等环境下进行英语、韩语、日语、中文和西班牙语的多语言处理。

StarCoder2-7B-GGUF - 多种量化模型版本，提升代码生成性能与存储效率

GithubHuggingfaceLlamaEdgeStarCoder2代码生成开源项目模型模型压缩量化模型

此项目提供多种量化模型版本，旨在优化代码生成任务中的性能与存储效率。可选范围包括小容量、质量损失较大的版本到大容量、质量损失低的版本，以满足各种需求。Q4_K_M与Q5_K_M模型在质量与容量间表现出良好的平衡。该项目使用llama.cpp进行量化，适合空间与性能有特定需求的开发者。

Yi-1.5-34B-Chat-GGUF - 多种量化选项助力Yi-1.5-34B-Chat模型优化

GithubHuggingfaceYi-1.5-34B-Chat下载开源项目文件选择模型系统要求量化

本文介绍了Yi-1.5-34B-Chat模型的多种量化方法，通过llama.cpp的imatrix选项，为不同需求提供多种文件版本和质量等级。用户可依据硬件条件选择合适的量化文件，满足RAM与VRAM的需求。文中附有使用指导和性能比较图表链接，帮助用户在性能和文件大小间权衡。此外，还说明了I-quant和K-quant的区别及应用场景，便于用户在不同硬件环境中高效应用该文本生成模型。

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