Qwen2.5-14B_Uncensored_Instruct-GGUF

高性能量化版本适用于多种设备和场景

Qwen2.5-14B 开源项目 GGUF 模型 Huggingface 模型压缩文本生成量化 Github

此项目为Qwen2.5-14B无审查指令模型提供多种量化版本，涵盖从29.55GB的F16到5.36GB的IQ2_M等不同规格。量化类型包括Q8_0、Q6_K、Q5_K、Q4_K、Q3_K和IQ系列，适应不同硬件配置需求。项目详细介绍了各版本特点、文件大小和适用场景，并提供选择指南和下载方法，方便用户根据设备性能选择合适版本。

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介绍相关项目

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。

Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored-GGUF - 中英文无删减指令模型的最新静态量化版本，适合多语言支持

GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-7B-Instruct-Uncensored开源项目数据集模型量化

该项目为Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored模型提供多种质量和大小的静态量化文件，支持中英文双语功能。用户可选择合适的量化类型，包括快速的Q4_K_S与Q4_K_M以及高质量的Q8_0和Q6_K。这些文件可提升模型性能，尤其在敏感内容处理及多语言支持方面。使用说明可参考TheBloke的文档。项目得益于nethype公司的资源支持。

Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF - 全面汇总32B大语言模型量化版本多设备支持

GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-32B-Instruct大语言模型开源项目推理优化模型量化

本项目提供Qwen2.5-32B-Instruct模型的多种量化版本,精度从f16到IQ2_XXS,文件大小9GB至65GB不等。量化模型适用于CPU、GPU等设备,可根据硬件配置选择。项目包含详细的模型选择指南和下载说明,便于用户使用这个32B参数的大语言模型。特别推荐Q6_K、Q5_K和Q4_K系列,以及新型IQ系列量化版本。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 深度学习模型的多规格量化版本适配不同硬件和性能要求

GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Coder-7B-Instructllama.cpp大语言模型开源项目模型量化

本项目为Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型提供了从15GB到2.78GB的多种量化版本。采用llama.cpp最新技术，包括K-quants和I-quants两种量化方案，并针对ARM架构优化。用户可根据设备内存容量和性能需求选择适合版本。各版本保留原始模型核心功能，适用于多种部署场景。

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。

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。

Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 高效量化AI模型多平台支持便捷本地部署

GGUFGPU加速GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct开源项目文本生成模型模型量化

Qwen2-7B-Instruct-GGUF是Qwen2-7B-Instruct模型的GGUF格式量化版本。该模型支持2至8比特量化，可在llama.cpp、LM Studio等多个平台上本地部署。GGUF格式具有高效性能和广泛兼容性，便于在个人设备上进行AI文本生成。该项目为用户提供了多种比特率的量化选项，以适应不同的硬件环境和性能需求。

CodeQwen1.5-7B-GGUF - 丰富的量化模型选择，多平台优化性能

CodeQwen1.5-7BGithubHugging FaceHuggingface内存需求开源项目模型模型质量量化

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。

Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b-GGUF - Qwen-7b模型GGUF量化版本集合适配多种硬件配置

GGUFGithubHuggingfaceQwen开源项目显存优化机器学习模型量化模型

Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b-GGUF是经LLAMA.cpp量化处理的Qwen-7b模型系列，提供24种不同量化版本。从15.24GB的F16到2.78GB的IQ2_M，涵盖多种规格以适应不同硬件。支持CPU和GPU部署，并为ARM架构优化。采用imatrix量化方案，附有详细性能说明，便于选择合适版本。

Qwen2.5-32B-AGI-GGUF - Qwen2.5-32B-AGI模型量化与性能优化概述

GithubHuggingfaceQwen2.5-32B-AGI开源项目文本生成权重模型模型优化量化

介绍Qwen2.5-32B-AGI在Llamacpp中的量化模型，强调文本生成性能的提升。多种量化格式（如Q8_0，Q6_K_L）满足不同需求，结合embed/output量化，适应低RAM环境。提供模型选择、下载与运行指南，含基于ARM芯片的性能优化方法。

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