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Qwen2.5-14B_Uncensored_Instruct-GGUF

高性能量化版本适用于多种设备和场景

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。

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。
Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述
ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化
该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化,使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式,如f16、Q8_0、Q6_K_L等,适用不同硬件环境,推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式,并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X,广泛适用于文本生成应用,提升运行效率和输出质量。
Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型
Qwen2.5-32B指令微调模型经AWQ量化后参数量达32.5B,显著增强了编程和数学计算能力。模型支持29种语言交互,可处理128K tokens长文本,具备结构化数据理解和JSON生成等核心功能。基于transformers架构开发,通过量化技术实现高效部署,适用于大规模AI应用场景。
Qwen2.5-7B-bnb-4bit - 采用4bit量化技术加速Qwen2.5-7B模型并降低70%内存占用
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Qwen2.5-7B的量化优化版本,通过4bit量化技术将内存占用降低70%。模型拥有76亿参数,具备128K上下文长度和29种语言处理能力,支持编码、数学运算和长文本生成等功能。该版本在保持原有性能的同时实现轻量化部署,可用于后续的模型微调与定制开发。
Phi-3.5-mini-instruct_Uncensored-GGUF - 优化的量化模型提供多种压缩方案支持不同运行环境
GGUFGithubHuggingfaceLLMPhi-3.5llama.cpp开源项目模型量化
该项目基于llama.cpp框架,将Phi-3.5-mini-instruct模型转换为GGUF格式,提供从F16到IQ2_M共19种量化版本。模型文件大小范围在1.32GB至7.64GB之间,适配CPU和GPU环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等版本在性能与体积上表现均衡,可根据硬件配置选择适合的版本使用。
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1-GGUF - 多格式量化模型文件下载,便捷获取高性能AI模型
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1GithubHugging FaceHuggingface开源项目权重矩阵模型语料库量化方法
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1-GGUF提供多种量化模型文件支持AI模型部署,涵盖Q2_K至Q8_0格式。通过Hugging Face和nethype GmbH的资源,项目提供了性能优异的模型文件。详细使用方法请参考项目链接中的文档,FAQ部分提供了常见问题的解答。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF - 支持29种语言的多功能语言处理模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型生成长文本量化
Qwen2.5系列大幅提升了编码、数学和指令跟随能力,支持长上下文的多语言处理,覆盖29种语言。该模型以GGUF格式提供因果语言模型,支持预训练和后训练,非常适合灵活的对话设计。其指令调整能力强,能有效应对多样化的系统提示,尤其在生成结构化输出(如JSON)方面表现突出。模型具备0.49B参数,24层结构,支持多种量化方法。
Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ - Qwen2.5大模型,专注于提升编码、数学能力与多语种支持
GithubHuggingfaceQwen2.5-14B-Instruct代码生成多语言支持开源项目模型量子化长上下文支持
Qwen2.5是一款大语言模型,专注提升编码和数学能力,同时优化指令跟随、长文本生成和结构化数据理解。支持29种语言,如中文和英语。具备更强的系统提示适应性,适合角色扮演和条件设置。AWQ量化4-bit版本72B模型具备因果语言模型结构,支持131,072个token的上下文处理和8,192个token的文本生成,适合长文本处理及多语言应用。
Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-72B模型4位量化版支持128K长文本及多语言处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理
Qwen2.5-72B指令微调模型通过GPTQ技术实现4位量化,降低了模型部署门槛。模型支持中英等29种语言,具有出色的代码开发和数学运算能力,可处理128K tokens长度的输入文本并生成8K tokens的输出。基于RoPE等技术的transformers架构使其在长文本理解、结构化数据处理等任务中表现稳定。
Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF - 多语言文本生成与指令理解能力的优化与突破
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调整模型长上下文支持
Qwen2.5系列的1.5B模型在多语言支持和长文本生成上取得进展,尤其在编码、数学和指令跟随方面。该模型支持29种语言和128K长上下文,同时更能适应多样化的系统提示,为实现角色扮演和条件设置的聊天机器人提供帮助。仓库中提供GGUF格式的调优模型,旨在提供接近真实对话的交互体验。
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