saiga2_13b_gguf

Llama.cpp支持的GGUF格式俄语对话模型

Llama.cpp 自然语言处理 Huggingface Github 开源项目模型模型量化俄语数据集语言模型

saiga2_13b_gguf是一个GGUF格式的俄语对话模型，基于多个俄语数据集训练，支持Llama.cpp部署。模型提供q4_K和q8_K两种量化版本，运行内存需求分别为10GB和18GB RAM。通过模型文件和交互脚本的配合，可实现命令行环境下的对话功能。

Huggingface

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Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF - 多语言支持的70B参数GGUF量化指令模型

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Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的GGUF格式量化版本，提供2-bit至8-bit多种精度选择。这个70B参数模型支持英语、德语、法语等多种语言，适用于文本生成任务。GGUF格式优化了本地部署和推理效率，适合在本地环境运行大型语言模型。该模型兼容多种支持GGUF的推理工具，为用户提供灵活的应用选择。

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

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Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-GGUF - 高性能文本生成模型的GGUF格式优化版

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Llama-3-Groq-8B-Tool-Use模型的GGUF格式版本由MaziyarPanahi量化优化。GGUF作为llama.cpp团队推出的新格式，取代了旧有的GGML。该模型兼容多种客户端和库，如llama.cpp、LM Studio等，支持GPU加速和跨平台运行。GGUF格式优化后的模型能够提供高效的本地文本生成功能，适用于多种应用场景。

tokyotech-llm-Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1-gguf - 基于Llama 3.1的日英双语指令模型GGUF版本支持高效本地部署

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该项目是tokyotech-llm团队开发的Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct模型的GGUF格式版本。原模型基于Llama 3.1架构，使用imatrix日语数据集训练，支持日英双语交互。GGUF格式优化了模型的本地部署效率，特别适合在llama.cpp框架下运行。模型可用于日语对话、任务执行等多种场景，具有良好的指令理解能力。

Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M-GGUF - Llama 3.2模型的安装与使用详解

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Llama-3.2-3B-Instruct Q4_K_M-GGUF模型经过llama.cpp转换为GGUF格式，支持多语言生成，适合用于AI研究与开发。用户可以通过简单的安装步骤在Mac和Linux系统上部署该模型，并通过命令行界面或服务器进行推断。此模型具备高效的文本生成能力，是进行AI开发和优化的有效工具。

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。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta推出的新一代多语言AI对话模型支持128K上下文

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Llama-3.2-3B-Instruct是Meta发布的新一代多语言AI模型,针对对话、检索和摘要任务进行优化。官方支持8种语言,实际训练语言更多。模型具备128K长上下文能力,可处理复杂任务。社区贡献者bartowski基于llama.cpp提供GGUF量化版本,便于多设备部署。

llama2_70b_chat_uncensored-GGUF - Llama2 70B Chat Uncensored推出全新GGUF格式

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Llama2 70B Chat Uncensored项目引入了采用GGUF格式的新模型文件，与传统GGML相比，增强了性能与功能。GGUF格式在词元化和特殊标记支持方面表现出色，并支持元数据，提升了第三方UI和库的兼容性。由llama.cpp团队于2023年8月21日发布的此新格式，适合用于聊天机器人、文本生成等机器学习应用。

Vikhr-Llama-3.2-1B-instruct-GGUF - 俄语高效指令模型，适用于低性能或移动设备

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此指令模型基于Llama-3.2-1B-Instruct，使用GrandMaster-PRO-MAX俄语数据集训练，能效比基础模型提升5倍，支持低性能或移动设备部署。支持在少量计算资源下实现强大的文本生成功能。生成温度建议为0.3。在ru_arena_general中表现优异，适合精确高效的文本生成需求。由Vikhr团队的知名作者开发，致力于推动开源大型语言模型的创新。

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