#量化

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。

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8是一种经过FP8量化优化的模型，旨在提升商业与研究中英文聊天助手的效率。此优化通过减少参数位数，有效降低内存和存储器需求，达到了79.60的HumanEval+基准测试得分。在vLLM 0.5.2及以上版本中实现高效部署。

该项目基于llama.cpp框架,对Microsoft Phi-3.5-mini-instruct模型进行GGUF格式量化,提供从Q2到Q8等多个精度版本。每个量化版本都针对不同硬件平台进行了优化,包括针对ARM芯片的特殊优化版本。项目提供完整的模型特性对比和选择指南,帮助开发者根据实际需求选择合适的量化版本。

Mathstral 7B的量化版本提升了数学和科学任务的效率，基于Mistral 7B开发。通过多种量化方法降低内存需求，并且提供从Q2到Q8的量化等级选择，适应不同需求。SanctumAI负责此版本的量化，提供灵活的计算资源配置供开发者选择部署。更多详情请查看官方博客或加入社区讨论。

该开源项目利用llama.cpp进行模型量化，适用于HumanEval和AI2推理挑战等任务，提供多种量化选项如Q8_0和Q6_K，适应不同内存要求，同时优化性能表现。I-quant量化在低于Q4时表现良好，用户可依据自己的设备内存和GPU VRAM选择合适的量化格式，通过huggingface-cli便捷获取所需文件。

GGUF是一种由llama.cpp团队于2023年8月引入的新型模型文件格式，旨在取代GGML，不再受其支持。该格式兼容众多第三方用户界面及库，例如llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp等平台，这些平台支持GPU加速，从而提高文本生成任务的效率。Teknium的OpenHermes 2.5 Mistral 7B模型在此格式下得以量化处理，通过多种量化方法平衡模型文件大小与推理质量，适用于包括CPU+GPU推理在内的多种场景。用户在多种设备和平台上使用该格式能获取所需模型，并通过Massed Compute的硬件支持获得性能优化。

WizardLM系列采用GGUF格式，支持多种平台和量化方法，适合自然语言生成应用，支持Python和LangChain集成及GPU加速。

该项目利用llama.cpp工具对c4ai-command-r-08-2024模型进行量化，提供多种文件选择以满足不同计算需求。用户可参考下载和使用指南，根据GPU和RAM容量选择合适的量化格式，以优化性能。项目还提供性能图表和I-quant与K-quant选择建议，旨在帮助用户进行有效配置。这些量化文件适合在LM Studio中运行，强调高效推理和广泛适用性。

CausalLM 7B模型GGUF格式转换项目提供多种量化版本实现。该模型支持中英双语能力，基于多个数据集训练。项目包含2比特到8比特的不同量化方案，适配各类硬件环境。完整的部署文档和兼容性说明确保模型可快速应用。

AWQ是一种高效的四位量化方法，能够提升Transformer的推理速度。结合vLLM，该方案在多用户服务器中实现高吞吐量的并发推理。AWQ的优势包括支持使用较小的GPU进行运行，简化部署要求并降低整体成本。例如，一个70B模型可在一台48GB的GPU上运行，而无需使用两台80GB设备。尽管目前整体吞吐量仍低于未量化模型，AWQ提供了更灵活的硬件选择。

Tiger-Gemma-9B-v1项目应用llamacpp imatrix方法进行量化，提供多种量化文件选项以适应不同的系统内存和速度需求。使用详细的下载指南可帮助用户根据其硬件配置选择合适的量化文件，如推荐的Q6_K_L和Q5_K_L，以优化文本生成质量。该模型支持VRAM和系统RAM优化，并兼容Nvidia cuBLAS和AMD rocBLAS。

DarkIdol-Llama模型提供多种量化选项，涵盖多语言输出，适合角色扮演等多种应用场景。通过llama.cpp工具，用户可以选择符合需求的量化模型，以优化推理性能。提供详细的下载指南，帮助用户根据RAM和VRAM的配置选择合适的模型文件，特别推荐高质量的Q6_K_L版本。该模型可在LM Studio上运行，适用于不同硬件条件下的AI研究与开发。

本项目提供Mistral AI的Ministral-8B-Instruct-2410模型的多种量化版本。使用llama.cpp进行量化,包含从16GB的F16全精度版本到4.45GB的IQ4_XS版本,适合不同硬件和性能需求。量化模型采用imatrix选项和特定数据集生成,可在LM Studio运行。项目详细介绍了各版本的文件大小、特点及模型提示格式,方便用户选择合适的版本。

了解llamafile格式如何提升AI模型在多平台的运行效率，支持多种量化配置以实现不同设备的加速运算。

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。

L3-DARKEST-PLANET-16.5B-GGUF项目在Huggingface平台上提供多种静态量化选项和高质量文档，确保模型优异性能。参考TheBloke的指南可轻松实现多部分文件合并。建议使用Q4_K_S和Q4_K_M格式以实现快速响应，Q6_K和Q8_0格式则提供更高质量。项目由nethype GmbH公司支持，提供多样降维与合并工具选择，提升AI应用体验。

项目采用llama.cpp的最新量化方案对Qwen2.5-7B-Instruct模型进行优化，提供灵活的量化格式以匹配各类硬件环境。更新的上下文长度管理与先进的分词器，无论选择传统的Q-K量化还是新兴的I-quant，各种档次的文件都能帮助设备实现性能与速度的平衡。尤其是对ARM架构的专门优化，即便在低RAM环境下，用户也能凭借有限的资源获得可行的使用体验。

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。

OpenCrystal-15B-L3-v2-i1-GGUF项目提供多种GGUF量化文件，旨在优化AI模型的性能。不同的量化类型和大小让用户可以按照需求选择合适的设置，以提升模型运行速度或在资源有限的情况下提高输出质量。感谢nethype GmbH公司和@nicoboss对项目的技术支持。

gpt4all-falcon-gguf项目通过K-quantization技术优化Falcon 7B模型的性能，尽管仅四分之一的层可真正量化，但通过Q4_0、Q4_1、Q5_0和Q5_1等量化类型，实现了质量与文件大小的平衡。该项目采用Apache-2.0许可证，以英语为主要语言，并支持gguf格式。模型在常识推理基准测试中表现出色，并支持CUDA进行高效推理。

GGUF格式开创了一种新的模型优化方法，适用于多平台的机器学习应用，带来更优的性能与存储管理。该项目兼容多个用户界面，如llama.cpp和KoboldCpp，并支持多种量化文件格式，推荐选用Q4_K_M和Q5_K_M以实现性能与资源消耗的最佳平衡。

该项目推出了WizardLM 1.0 Uncensored Llama2 13B的GGUF格式模型。GGUF格式是GGML的替代，由llama.cpp团队于2023年8月开发，具备标记化提升和对特定标记的支持，并包含元数据和可扩展功能。用户可在llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp等多种平台上使用，实现跨平台的GPU加速和优化。项目细分不同量化参数模型，用户可根据需要利用多种工具便捷下载，并依照指南进行部署。模型在兼容性上表现突出，支持LangChain等多种Python库，提供更多使用选择。

Dolphin 2.7 Mixtral 8X7B使用GGUF格式，支持在多种硬件平台上高效推理。兼容llama.cpp等多个第三方UI和库，提供GPU加速与CPU+GPU并行推理解决方案，满足不同应用需求。GGUF取代GGML，提供多种量化策略，适用于多种操作系统。

该项目使用llama.cpp的最新功能实现模型量化，提供多种质量和大小的量化文件选择。通过imatrix选项进行的量化，支持多种硬件需求。结合K-quant和I-quant技术，实现速度与性能的平衡，适用于内存受限环境。

本项目提供NuExtract-v1.5模型的多种GGUF量化版本,涵盖从高质量Q8_0到小型IQ2_M在内的多种类型。项目详细介绍了各版本特点,并根据硬件配置和性能需求提供选择建议。此外,还包含模型下载、使用说明和优化技巧,方便用户根据实际情况选择最适合的版本。

Grok-1 GGUF量化文件提供对llama.cpp的支持，通过简化的流程提升模型运行效率。可通过llama.cpp从Huggingface直接下载和运行分片文件，支持包括Q2_K、IQ3_XS、Q4_K和Q6_K在内的多种版本，推荐使用IQ3_XS版本。

AWQ通过4-bit量化提供高效、快速的Transformer推理体验，与GPTQ相比具有更优性能。它在Text Generation Webui、vLLM、Hugging Face的Text Generation Inference和AutoAWQ等多个平台上支持，为AI应用带来了显著的性能提升，适用于多用户推理服务器的开发以及Python代码中的集成使用。

该项目通过llama.cpp进行模型量化，提供多种量化文件选项，涵盖从高质量到适合低内存设备的多种场景。项目详细介绍了如何选择量化文件，并提供了在不同硬件环境下的最佳实践，对于有技术需求的用户，项目提供了功能特性对比分析，帮助理解量化与优化策略。

这是一款4-bit AWQ量化的多模态模型，支持多种数据集与任务，帮助提升计算效率和模型性能。

该项目通过非结构化幅度剪枝、量化和蒸馏，在GLUE SST2数据集上优化了BERT模型。模型在Torch和OpenVINO IR模式下准确率达到0.9128，并在Transformer层中实现了80%的稀疏性。此项目适用于OpenVINO 2024.3.0及以上版本及Optimum Intel 1.19.0及更高版本，利用NNCF完成优化，同时提供详细的参数与训练步骤，以实现高效的文本分类。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用，适用于多语言商业和研究用途，提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率，在OpenLLM v1中达成99.7%回收率，展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成，尤其适合聊天机器人及语言理解任务，且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化，降低存储成本并提高部署效率，保持高质量文本生成能力。

通过llama.cpp工具实现多量化模型的生成，CodeQwen1.5系列提供不同文件大小和质量选项，适用于各种设备资源和性能需求。推荐选择高质量Q6_K和Q5_K_M格式，平衡性能与存储空间。该项目适合RAM和VRAM有限的用户，并支持多种格式在不同硬件平台上运行。新方法如I-quants提高性能输出，但与Vulcan不兼容，适用于Nvidia的cuBLAS和AMD的rocBLAS。丰富的特性矩阵便于深入比较选择。

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。

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。

Flow-Judge-v0.1-AWQ是一个源自Phi-3.5-mini-instruct的开源模型，专为多领域LLM系统评估而设计。尽管体积小巧，这款3.8B模型在多种评分尺度下表现出色，支持定性反馈，并生成结构化评估结果，非常适合需要利用自定义评分标准进行高效低成本评估的开发者和企业。

此项目通过llama.cpp进行模型量化，以满足多样化的硬件限制需求。量化文件选择从Q8_0到IQ1_S不等，推荐使用Q6_K和Q5_K_M文件。使用huggingface-cli可方便下载所需文件。I-quant和K-quant适应不同硬件，特别在低于Q4时，I-quant表现出色。支持CPU和Apple Metal，需注意性能平衡。