Mistral-Small-Instruct-2409-GGUF

Mistral小型指令模型的多精度GGUF量化版本

性能优化 Github 开源项目模型 Huggingface 机器学习文件格式转换模型量化 Mistral-Small-Instruct

Mistral-Small-Instruct模型的GGUF量化版本集合，文件大小从6GB到44GB不等。采用llama.cpp量化技术，提供从IQ2到F16的多种精度选择。包含详细的硬件兼容性说明和模型选择指南，支持多语言处理。

文档

Mistral-7B-Instruct-v0.1-GPTQ - Mistral-7B-Instruct量化模型多种精度选项

AI模型GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral大语言模型开源项目指令微调模型

Mistral-7B-Instruct-v0.1模型的GPTQ量化版本提供4位和8位精度等多种参数选项。量化后的模型体积显著减小,性能基本不变,适合消费级GPU推理。支持通过ExLlama或Transformers加载,可用于高效文本生成。用户可根据硬件和需求选择合适版本。

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GGUF - Mixtral-8x7B多语言模型的GGUF量化版本

AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistral AIMixtral 8X7B开源项目模型量化

本项目提供Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的GGUF量化版本。GGUF格式支持CPU和GPU高效推理，项目包含2至8比特多种量化等级文件。模型支持英、法、意、德、西等语言，适用多种NLP任务。用户可通过llama.cpp等工具便捷运行这些模型。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - Mistral-Nemo模型在多语言文本生成中的量化应用

GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407内存需求开源项目性能优化模型模型下载量化

Mistral-Nemo-Instruct-2407项目通过llama.cpp进行了高效的量化处理，优化了模型性能和文件大小。该模型适用于多种RAM和VRAM配置，提供不同量化格式以满足各种需求，尤其推荐使用Q6_K_L和Q5_K_L格式。这些量化后的模型可在LM Studio中执行，适合高质量文本生成任务。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 高效模型量化与优化指南

GithubHuggingfaceLlamaEdgeMistral-Nemo-Instruct-2407开源项目模型模型量化语言支持高搜索量

该项目介绍了多语言支持的Mistral-Nemo-Instruct-2407模型，其量化版本是由Second State Inc.完成的，涵盖从2位到16位的不同精度和质量损失模型。特别推荐使用具有最小质量损失的Q5_K_M和Q5_K_S版本。此外，还提供了在LlamaEdge上运行的服务和命令行应用指南，以便在配置上下文大小和自定义提示模板时满足不同应用的需求。本项目适合于在资源有限的环境中追求性能优化的用户。

Mistral-7B-Instruct-v0.2-GPTQ - 高效量化的开源指令型大语言模型

AI推理GPTQGithubHuggingfaceMistral 7B开源项目模型模型下载量化模型

Mistral-7B-Instruct-v0.2模型的GPTQ量化版本，提供4位和8位精度等多种参数选项。支持Linux和Windows的GPU推理，兼容多个开源框架。采用Mistral提示模板，适用于指令任务。由TheBloke量化发布，旨在提供高效易用的开源大语言模型。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GPTQ - 基于Mistral-Nemo的轻量级4比特量化指令模型

Apache许可证GPTQGithubHuggingFaceHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407开源项目模型量化模型

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GPTQ是基于Mistral-Nemo-Instruct-2407的量化版本。该模型采用4比特GPTQ技术进行压缩，配合128的分组大小和ExLlama设置，在保持性能的同时显著减小了模型体积。项目提供了完整的量化参数和源代码链接，为开发者提供了一个兼具效率和性能的指令型模型选择。

Ministral-8B-Instruct-2410-Q6_K-GGUF - Ministral-8B多语言GGUF格式大模型

GithubHuggingfaceMistral AI商业授权开源许可开源项目模型语言模型非商业研究

Ministral-8B-Instruct-2410模型的GGUF格式版本,通过llama.cpp实现。采用Q6_K量化方案,支持CLI命令行和服务器模式运行,可处理包括中文在内的10种主要语言。适用于个人和学术研究,提供详细安装使用说明和代码示例,便于快速部署。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit - Mistral-7B指令模型的4位量化版本保持高准确率

GPTQGithubHuggingfaceMistral-7B-InstructvLLM开源项目模型自然语言处理量化模型

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit是Mistral-7B指令模型的4位量化版本。通过GPTQ技术，该模型在大幅缩小体积的同时，保持了原模型99.75%的准确率。在多项基准测试中，该模型平均准确率达65.05%。它兼容vLLM优化推理，可作为高效的自然语言处理服务器部署。

SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF - 多位宽GGUF格式量化指令模型SmolLM-1.7B

GGUFGithubHuggingfaceSmolLM-1.7B开源项目文本生成模型模型格式量化

SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF是一个量化后的指令调优语言模型，支持2-bit至8-bit多种量化位宽。该模型采用GGUF格式，兼容llama.cpp等多种客户端和库，适用于本地部署的文本生成任务，为AI应用提供了灵活高效的选择。

Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1-GGUF - AI模型量化方法提升硬件性能与资源效率

GithubHuggingfaceMistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1基于ARM的优化开源项目性能模型模型下载量化

通过llama.cpp进行量化优化，AI模型适用于各种RAM配置和资源受限环境。多种量化选项可供选择，从高质量到低资源占用，确保最佳性能表现。适用于ARM以及其他特定硬件，通过选择I-quant和K-quant格式实现速度与质量的平衡，优化AI推理性能。

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