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NSFW-3B-GGUF

量化版探索无约束AI潜力

不受限制道德约束NSFW-3BHuggingface开源项目模型语言生成Github黑暗个性

NSFW-3B是一个量化的先进AI模型，旨在提供无道德或安全约束的多功能输出。其特点是输出不受限制，拥有独特的个性，尤其适合有创意需求的技术爱好者。NSFW-3B-GGUF版本为探索自由精神和深层共鸣提供了理想的平台。

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本，增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理，该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面，响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用，用户可以在相关平台上进行交互，实现从文本生成到信息提取的多领域应用。
Flux-uncensored - AI图像生成模型 支持无限制成人内容创作
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Flux-uncensored是基于FLUX.1-dev的LoRA模型，专用于生成无限制成人内容图像。该模型移除了内容限制，支持通过文本提示生成NSFW和未经审查的内容。Flux-uncensored仅供研究和个人使用，遵循非商业许可。使用时需谨慎并遵守相关法律和道德规范。
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Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2是一个基于Llama-3.1-8b-Instruct的开源文本生成模型。该模型在IFEval、BBH和MMLU-PRO等多项评测中展现出良好性能，支持文本生成、问答和数学推理等多种任务。模型允许用户通过自定义系统提示来优化输出。由于其无审查特性，建议使用者在应用时注意内容合规性，并在部署服务前考虑实施适当的对齐措施。
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - 基于Llama 3.1的高性能无限制语言模型
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Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2是一个基于Llama-3.1-8B-Instruct的无限制语言模型。在IFEval (0-Shot)测试中达到77.92%的准确率，展现出优秀性能。该模型遵循META LLAMA 3.1许可协议，允许商业使用。由于模型无限制特性，建议在部署前实施内容安全对齐，以确保合规使用。
Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 高效量化AI模型 多平台支持 便捷本地部署
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Qwen2-7B-Instruct-GGUF是Qwen2-7B-Instruct模型的GGUF格式量化版本。该模型支持2至8比特量化，可在llama.cpp、LM Studio等多个平台上本地部署。GGUF格式具有高效性能和广泛兼容性，便于在个人设备上进行AI文本生成。该项目为用户提供了多种比特率的量化选项，以适应不同的硬件环境和性能需求。
Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF - 提供多格式兼容量化模型，提升推理效率
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此项目提供GGUF格式的多精度量化模型文件，旨在优化CPU和GPU的推理效率。作为GGML的替代，GGUF与多种第三方UI和库兼容，支持多平台AI模型的高效运行。项目包含2至8位量化模型以满足不同精度与内存要求，适合多种场景需求。通过详细的下载指导，用户能快速找到适合的模型文件，并利用llama.cpp、text-generation-webui等高性能运行时实现模型在不同硬件上的高效推理。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 高效文本生成的前沿模型格式
GPU加速GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF开源项目文本生成模型模型格式量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF采用了最新的GGUF格式，替代了不再支持的GGML，提升了大规模文本生成的性能。它兼容多种客户端与库，从llama.cpp到进阶GPU工具，包括Python库和用户友好的图形界面，如LM Studio和text-generation-webui，以及适用于故事创作的KoboldCpp。此更新提升了模型推理效率，具有广泛的兼容性，适用于多种系统平台，实现快速响应与多功能扩展。
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CodeLlama-34B-GGUF是Meta的CodeLlama 34B模型的GGUF量化版本,专门用于代码生成和理解。模型参数量340亿,支持多种量化等级,可在CPU和GPU上推理。TheBloke提供多个GGUF文件,兼容llama.cpp等推理框架。用户可根据设备选择合适版本,轻松部署这个强大的代码AI助手。适用于代码补全、bug修复等多种开发任务,提高编程效率。
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Behemoth-123B-v1-GGUF - 多种量化策略优化文本生成模型效率
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Behemoth-123B-v1-GGUF 项目运用 Llamacpp imatrix 技术进行模型量化，支持从 Q8_0 到 IQ1_M 的多种格式，适应不同硬件环境。项目涵盖多种文件种类，量化质量和大小各异，从高质到低质，满足多样使用需求。用户可根据 RAM 和 VRAM 选择合适文件，平衡速度与质量的追求。Q8_0 格式在嵌入和输出权重方面的质量表现突出，而适用于 ARM 芯片的 Q4_0_X_X 格式则显著提升运算速度，尤其适合低内存硬件。
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