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。

Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3-GGUF - 探讨Gemma-2-9B模型量化版本的性能与存储选择

Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3GithubHuggingface下载指南开源项目数据集模型量化高性能

该项目利用llama.cpp进行量化，推出多种Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3模型版本以适应不同的内存及性能需求。用户可按RAM和VRAM状况选择合适的量化格式，如高质量的Q6_K_L或经济型IQ2_M。量化文件大小介于4GB至37GB之间，且可通过Huggingface下载。根据VRAM选择合适模型尺寸，有助于优化运行速度，并提供多样化选项以满足不同性能与存储需求。

Luna-AI-Llama2-Uncensored-GGUF - 开源Llama 2模型的GGUF量化版本

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这是Tap-M开发的Luna AI Llama2 Uncensored模型的GGUF量化版本。项目提供了2-8比特不同量化级别的模型文件,支持CPU和GPU推理,可与llama.cpp及主流UI框架配合使用。模型基于cc-by-sa-4.0和Meta Llama 2双重许可协议发布。

llama3-8B-DarkIdol-2.2-Uncensored-1048K-GGUF - 多语言支持的llama3-8B GGUF量化模型，提供多级压缩优化

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llama3-8B GGUF量化模型支持英语、日语和中文，提供3.3GB至16.2GB多种压缩版本，适应不同硬件需求。Q4_K系列在性能和质量上表现均衡。模型基于transformers库开发，适用于角色扮演和偶像相关场景。用户可通过Hugging Face平台获取各版本及其性能对比信息。

gemma-2-2b-it-GGUF - Gemma 2B-it模型的多种量化版本及使用指南

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本项目提供Google Gemma 2B-it模型的11种量化版本，使用llama.cpp处理。量化级别从F32到IQ3_M，文件大小1.39GB至10.46GB。详细介绍各版本特点、使用场景和选择建议，并提供下载方法、提示词格式等说明。适合不同硬件配置的轻量级Gemma模型部署需求。

Nemotron-Mini-4B-Instruct-GGUF - 量化模型应用指南与选择推荐

项目通过llama.cpp实现模型的imatrix量化，支持多种格式用于文本生成。用户可在LM Studio中运行这些量化模型，选择合适版本以优化内存与性能。推荐Q6_K_L、Q5_K_L等高质量版本，适用于嵌入与输出权重要求高的场景。支持ARM芯片的Q4_0_X_X版本提供显著加速。使用huggingface-cli简单易用，确保资源充足以提升体验。

llama2_7b_chat_uncensored-GGUF - Llama2 7B Chat Uncensored的多样化推理兼容性

GithubHuggingfaceLlama2 7B Chat Uncensored下载兼容性开源项目模型量化

项目主要提供Llama2 7B Chat Uncensored模型的GGUF格式，这是由llama.cpp团队在2023年引入的格式，具备更强的分词能力和扩展功能。用户可利用该项目在CPU和GPU上进行推理，并支持多款兼容的第三方UI和库，如text-generation-webui和KoboldCpp等，这些支持GPU加速的接口使用户选择和使用不同模型版本更加便捷，优化推理效率以及减少质量损失。

magnum-v4-22b-i1-GGUF - 多种IMatrix量化模型的应用与选择

GithubHugging FaceHuggingfaceMagnum-v4-22bNicobossimatrix开源项目模型转量化

magnum-v4-22b-i1-GGUF项目提供多种基于IMatrix量化技术的模型，满足不同需求。从i1-IQ1_S到i1-Q6_K，文件大小从4.9GB到18.4GB，可在Huggingface下载，并附有使用指南以协助整合。项目感谢nethype GmbH及@nicoboss的技术支持，提升了模型的效率与质量。

Midnight-Miqu-70B-v1.5 - 多功能文本生成和角色扮演模型

GithubHuggingfaceMidnight Miqu-70B-v1.5开源项目情感合并文本生成模型角色扮演非监督学习

Midnight-Miqu-70B-v1.5通过DARE线性合并技术，结合了两个基础模型的优点，适用于角色扮演和文本生成任务。该模型在基准测试中显示出良好表现，比如IFEval的严格准确度为61.18，BBH测试为38.54的标准化准确率。模型支持多种量化格式，允许个性化配置和调整，以提升使用体验。请注意，该模型的使用许可仅限个人用途。

Llama-3SOME-8B-v2-GGUF - Llama-3SOME-8B-v2量化模型下载和选择的实用指南

GithubHuggingfaceLlama-3SOME-8B-v2内存需求开源项目模型模型下载量化高品质

该项目通过llama.cpp的imatrix选项实现了Llama-3SOME-8B-v2模型的多种量化版本下载，以适应不同的内存需求。根据系统RAM和GPU的VRAM，用户可以选择最佳量化格式来在性能和质量之间取得平衡。建议使用K量化格式，如Q5_K_M，或在某些情况下选择性能优异的I量化格式，如IQ3_M。项目提供了从低RAM需求到最高质量的多种选择，用户可以根据需求进行灵活选择。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-i1-GGUF - 多种量化选项助力模型性能与效率优化

GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored使用指南开源项目机器学习模型模型量化

项目提供多种量化选项，包括i1-IQ1_S到i1-Q6_K不同规格的GGUF文件，满足研究和开发中的多样化需求。用户可参考TheBloke的指南了解使用方法，实现实际应用中的性能和效率优化，同时保持模型输出质量与资源利用的平衡。

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