WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-7B-GGUF

量化模型解析与应用指南

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WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-7B项目提供多样化的量化模型，适用于不同RAM与VRAM配置，支持高效文本生成。指南介绍各量化文件适用场景及下载与使用方式，覆盖多种硬件设置，包括ARM和Nvidia GPU，提供灵活且高效的解决方案。

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 针对不同硬件环境优化的大模型量化版本

GPU运算GithubHuggingfaceQwen2.5-14B-Instruct人工智能模型开源项目模型模型推理模型量化

Qwen2.5-14B-Instruct模型的量化优化项目，通过F16到Q2_K等多种精度量化方案，将模型体积压缩至5.36GB-29.55GB范围。项目集成了ARM芯片优化版本和创新的I-quant量化技术，实现了模型性能、速度与硬件适配的平衡。量化版本涵盖了从高精度到轻量级的多个选项，方便在不同计算资源条件下部署使用。

Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-72B模型4位量化版支持128K长文本及多语言处理

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理

Qwen2.5-72B指令微调模型通过GPTQ技术实现4位量化，降低了模型部署门槛。模型支持中英等29种语言，具有出色的代码开发和数学运算能力，可处理128K tokens长度的输入文本并生成8K tokens的输出。基于RoPE等技术的transformers架构使其在长文本理解、结构化数据处理等任务中表现稳定。

Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ - 高性能量化开源大模型支持多语言及长文本处理的人工智能助手

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Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ是一款采用4位量化技术的大规模语言模型，具备29种语言处理能力。模型支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成，搭载80层神经网络及64/8注意力头架构。该模型在代码生成、数学计算、结构化数据处理等方面展现出稳定性能，并可进行长文本处理和JSON格式输出。

huihui-ai_-_Qwen2.5-14B-Instruct-abliterated-v2-gguf - Qwen2.5-14B模型无审查量化版本集合

GithubHuggingfaceQwen2.5-14B大语言模型开源项目权重文件模型模型部署量化模型

这是一个基于Qwen2.5-14B-Instruct模型的GGUF量化版本集合。模型采用abliteration技术移除了安全过滤限制，并提供从5.37GB到14.62GB的多种量化版本，包括Q2_K、IQ3、Q4等系列。项目基于Apache-2.0许可证开源，支持通过transformers库加载使用。

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。

Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF - 大语言模型多种量化版本集合适配不同硬件配置

GithubHuggingfaceQwen2.5-72Bllama.cpp人工智能模型内存优化开源项目模型模型量化

该项目提供了Qwen2.5-72B-Instruct模型的18种量化版本，文件大小范围为23GB至77GB。使用llama.cpp的最新量化技术，包括K-quants和I-quants系列。所有版本均经imatrix优化，并更新了上下文长度设置和分词器。项目还提供了详细的性能对比和设备兼容性指南，方便用户根据自身硬件配置选择合适版本。这些模型特别适合在LM Studio等推理引擎上运行。

gemma-2-27b-it-GGUF - gemma-2-27b-it模型的GGUF量化版本适配多种硬件配置

GGUF格式GithubHuggingfacegemma-2-27b-it大语言模型开源项目文件下载模型模型量化

本项目提供gemma-2-27b-it模型的多种GGUF量化版本，涵盖从高质量Q8_0到紧凑型IQ2_M。用户可根据RAM和VRAM选择适合的模型。项目包含下载指南、模型选择建议和性能对比，便于部署和使用这些优化模型。

Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5具备大规模多语言处理与长文本生成能力

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长上下文支持

Qwen2.5系列模型显著增强了编码与数学能力，支持128K令牌的长文本上下文，并可生成超过8K令牌的文本输出。提供29种语言的多语言支持，包括中、英文和其他主要语言。模型在系统提示多样性适应以及角色扮演和条件设置方面均有提升。指令调优的GPTQ 4-bit模型在处理结构化数据和生成结构化输出方面表现优秀。

Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2.5模型实现多语言支持与优化长文本处理

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大模型开源项目指令微调模型量化模型

Qwen2.5模型具备多语言支持和改良的长文本处理能力，增强了编程、数学及指令执行的表现。其GPTQ-8位量化模型支持最长128K上下文与最高生成8192个令牌，提供因果语言模型架构，适合多领域应用。支持29种语言，包括中文、英语和法语，为开发者提供多样化的功能。

Qwen2.5-7B-bnb-4bit - 采用4bit量化技术加速Qwen2.5-7B模型并降低70%内存占用

GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习

基于Qwen2.5-7B的量化优化版本，通过4bit量化技术将内存占用降低70%。模型拥有76亿参数，具备128K上下文长度和29种语言处理能力，支持编码、数学运算和长文本生成等功能。该版本在保持原有性能的同时实现轻量化部署，可用于后续的模型微调与定制开发。

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