Wizard-Vicuna-13B-Uncensored-GGUF

Wizard Vicuna大语言模型的GGUF量化实现

Github 开源项目量化 AI模型 GPU加速 GGUF Huggingface LLM 模型

Wizard Vicuna 13B模型的GGUF量化版本，提供2-bit至8-bit多种量化精度选项。GGUF作为llama.cpp最新支持的模型格式，可实现高效的本地部署和推理。模型支持CPU与GPU加速，采用Vicuna对话模板，适用于多种文本生成场景。

Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b-GGUF - 基于llama.cpp的Qwen-14B量化模型集合

GGUFGithubHuggingfaceRombos-LLMllama.cpp开源项目模型模型压缩量化

llama.cpp量化的Qwen-14B开源项目，通过imatrix方案优化生成多种GGUF格式模型文件。模型尺寸从2GB到29GB不等，覆盖Q2至F16多种量化精度，并针对不同硬件架构进行优化。项目提供完整的模型选择指南，方便本地部署时根据实际硬件环境选择合适版本。

CodeLlama-7B-GGUF - 采用GGUF格式的CodeLlama 7B模型提高编码效率与多平台兼容性

CodeLlamaGithubHuggingfaceLLMMeta代码生成开源项目模型模型量化

该项目展示了Meta的CodeLlama 7B模型在GGUF格式中的优势，取代不再支持的GGML格式。GGUF提供了更好的标记和特别符号支持，并具有元数据和扩展性。适用于多种第三方客户端和库，如llama.cpp和text-generation-webui。量化模型可满足不同计算需求，实现CPU+GPU推理的最佳性能，适配多种平台，为高性能编码需求提供多样化解决方案。

CodeLlama-13B-Instruct-GGUF - 探索GGUF在高效处理与兼容性上的独特优势

CodeLlama 13B InstructGPU加速GithubHuggingface开源项目文本生成模型模型量化编程助手

CodeLlama 13B Instruct项目引入了由llama.cpp团队开发的GGUF格式，提供了比GGML更优的解决方案。在标记分词、特殊标记及元数据支持方面有所改进，并提供多种量化模型选项，从Python到Web UI的广泛兼容性及GPU加速支持，使其成为性能与便捷性的优秀结合。

Llama-3-8B-Instruct-64k-GGUF - 指令调优型64k上下文窗口大语言模型

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Llama-3-8B-Instruct-64k-GGUF 是一款采用 GGUF 格式量化的指令调优大语言模型。该模型支持 2 至 8 位多种量化精度，具有 64k 上下文窗口，适用于长文本处理任务。它可通过多种开源工具使用，如命令行接口、Python 库和 Web 界面等，在各类硬件上实现高效运行。

Reflection-Llama-3.1-70B-GGUF - Llama-3.1-70B模型的GGUF量化版本集合

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Reflection-Llama-3.1-70B模型的GGUF量化集合，包含从74.98GB到22.24GB的多个版本。采用K-quants和I-quants量化技术，并对embed和output权重进行了特别处理。项目提供了详细的版本特性说明、安装指南以及基于不同硬件配置的选型建议。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案

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Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本，针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用，适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。

DeepSeek-V2.5-GGUF - 大规模语言模型的GGUF量化版本集合适用于本地部署

DeepSeek-V2.5GGUF格式GithubHuggingfaceLLM推理大语言模型开源项目模型量化模型

本项目提供DeepSeek-V2.5模型的多种GGUF量化版本,适合本地部署。量化版本从250GB高精度到61GB轻量,满足不同硬件需求。项目详述各版本特点、大小和用途,并附选择指南。用户可依据硬件条件和性能需求,选择合适的量化版本,实现大规模语言模型的高效本地部署。

MN-12B-Mag-Mell-R1-GGUF - 优化的GGUF量化模型集合，提供多种量化精度选项和详细性能对比

GGUFGithubHuggingfaceMN-12B-Mag-Mell-R1开源项目机器学习模型模型压缩量化

MN-12B-Mag-Mell-R1模型的GGUF量化版本包含从Q2到Q8的多种精度选项，文件大小范围在4.9GB至13.1GB之间。Q4_K系列在速度和质量上达到较好平衡，Q8_0版本则提供最高质量表现。项目通过性能对比图表和详细说明，展示了各量化版本的特点及适用场景。

Llama3-8B-1.58-100B-tokens-GGUF - Llama 3模型的GGUF格式优化版本

GithubHuggingfaceLlama3llama.cpp命令行界面开源项目推理模型模型转换

本项目提供Llama3-8B-1.58模型的GGUF格式版本，基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型转换而来。支持通过llama.cpp进行快速部署和推理，包括命令行界面和服务器模式。项目详细介绍了llama.cpp的安装、使用方法，以及从GitHub克隆和构建的步骤，方便开发者进行硬件优化和自定义配置。这一优化版本旨在提高模型的部署效率和推理性能。

Qwen2.5-Math-7B-Instruct-GGUF - 针对性能和空间优化的Qwen2.5数学模型GGUF量化版本

GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Math-7B-Instruct大语言模型开源项目模型模型压缩量化

Qwen2.5-Math-7B-Instruct模型的GGUF量化版本集合，文件大小从2.78GB到15GB不等。采用K-quant和I-quant量化技术，适配主流GPU平台。Q6_K和Q5_K系列在模型性能和资源占用上取得较好平衡，可通过LM Studio实现便捷部署。

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