dolphin-2.6-mistral-7B-GGUF

兼容多平台的量化AI模型格式

Dolphin 2.6 Mistral 7B Github 开源项目量化 Huggingface 深度学习框架模型兼容性文件下载模型

该项目提供多平台兼容的GGUF格式模型文件，包括对GGML的量化替代方案，支持多种比特量化，适用于Windows、Linux和macOS平台的模型推理和GPU加速。用户可以选择合适的量化参数文件，并通过多种工具和命令行进行下载和运行，提升模型推理性能。

Github

Huggingface

介绍相关项目

Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - Microsoft Phi-3.5-mini模型的GGUF格式多位宽量化版本

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此项目提供Microsoft Phi-3.5-mini-instruct模型的GGUF格式量化版本。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式，取代了GGML。支持2-bit至8-bit多种量化位宽，兼容多个GGUF支持工具，如llama.cpp和LM Studio。这些工具具备GPU加速和Web界面，便于本地部署和使用大型语言模型。

claude2-alpaca-13B-GGUF - 量化GGUF格式模型文件的功能概述与应用方法

Claude2 Alpaca 13BGGUF格式GPU加速GithubHuggingface开源项目模型模型兼容性量化方法

Claude2 Alpaca 13B项目提供了多种量化的GGUF格式模型文件，用于实现硬件高效支持下的模型推理。项目由UMD的Tianyi Lab创建，并由TheBloke量化，提供多种参数选项以满足不同的推理需求。该模型兼容llama.cpp等第三方UI和库，广泛支持GPU加速，并涵盖下载范围从最小到超大内存需求的GGUF模型，适合多种使用场景。

storytime-13B-GGUF - 深入了解Storytime 13B的GGUF格式及其量化方法的多样选择

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本项目提供由Charles Goddard开发的Storytime 13B模型的GGUF格式文件，进一步扩展了与多种UI和库的兼容性，以便在多平台上实现高效的GPU加速推理。用户可以基于不同的需求选择从Q2_K到Q8_0的量化模型，覆盖高效到高质量的多样化选项。文件已经过优化量化处理，提供从轻量化性能提升到极低质量损失的选择。此外，还提供了模型的下载与运行指南，帮助用户更快速上手。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - 量化版Llama 3.2 3B指令模型的GGUF格式实现

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本项目提供Llama-3.2-3B-Instruct模型的GGUF格式文件。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式，取代了旧有的GGML。模型支持2-bit至8-bit多种量化级别，适用于文本生成。项目还介绍了多个支持GGUF的工具和库，如llama.cpp、LM Studio等，方便用户选择合适的使用方式。

Llama-3-8B-Instruct-32k-v0.1-GGUF - Llama-3 8B指令模型GGUF版本支持多位量化及广泛应用

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本项目提供Llama-3-8B-Instruct-32k-v0.1模型的GGUF格式文件。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式，取代了旧有的GGML。该模型支持2至8位量化，主要用于文本生成。它与多款主流本地运行框架和界面工具兼容，如llama.cpp、LM Studio和text-generation-webui等。这些工具普遍支持GPU加速，使模型能够适应多样化的应用需求。

MN-12B-Starcannon-v3-i1-GGUF - 多种量化选项提升模型性能和适应性

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该项目提供多种量化文件类型和大小，满足不同用户需求，优化模型性能。用户可在mradermacher的Hugging Face页面获取IQ-quants与静态量化文件。有关GGUF文件的使用，建议查阅TheBloke的说明。本项目通过iMatrix文件，专注于高质量模型的量化，感谢nethype GmbH及nicoboss的硬件支持。

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-GGUF - 文本生成量化模型的高效选择方案

DeepSeek-Coder-V2-Lite-BaseGithubHuggingfacegguf格式开源项目文件下载模型量化高质量模型

该项目通过llama.cpp和imatrix技术对文本生成模型进行量化处理，为不同硬件配置提供优化选择。模型文件允许根据RAM和VRAM大小选择最佳方案，从而提升运行效率。K-quants在多数应用中表现理想，而I-quants提供更优性能但在硬件兼容性上有特定要求。项目提供的工具和文档为用户在进行文本生成任务的过程中提供指导，帮助选择兼顾速度与质量的量化模型。

llama2_7b_chat_uncensored-GGUF - Llama2 7B Chat Uncensored的多样化推理兼容性

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项目主要提供Llama2 7B Chat Uncensored模型的GGUF格式，这是由llama.cpp团队在2023年引入的格式，具备更强的分词能力和扩展功能。用户可利用该项目在CPU和GPU上进行推理，并支持多款兼容的第三方UI和库，如text-generation-webui和KoboldCpp等，这些支持GPU加速的接口使用户选择和使用不同模型版本更加便捷，优化推理效率以及减少质量损失。

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。

Behemoth-123B-v1-GGUF - 多种量化策略优化文本生成模型效率

Behemoth-123B-v1GithubHuggingface开源项目性能优化文本生成模型模型下载量化

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。

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