Llama-3.2-3B-Instruct-4bit

MLX框架专用的Llama 3.2指令模型4位精度优化版

开源许可机器学习 Huggingface 开源项目模型 MLX框架 Github 语言模型 Llama 3.2

这是基于Meta原版Llama-3.2-3B-Instruct转换的MLX框架专用模型，采用4位精度量化以提升效率。模型支持英语、德语、法语等多种语言处理能力，通过mlx-lm库即可实现模型加载和文本生成。该模型遵循Llama 3.2社区许可协议，保持了原版模型的核心功能。

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit - Meta的Llama 3.1大语言模型助力多语言文本生成

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Llama-3.2-1B - 多语言大型语言模型引领自然语言处理新纪元

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Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型量化版本集合采用llama.cpp的imatrix压缩方式，包含从Q8_0到IQ3_M共13种量化等级选择。模型文件大小范围为74.98GB至31.94GB，适配LM Studio运行环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等中等压缩比版本在性能与资源占用方面达到较好平衡。

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。

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Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8是一个经FP8量化优化的大型语言模型。通过AutoFP8技术，该模型将参数位数从16减至8，大幅降低存储和GPU内存需求。在OpenLLM基准测试中，其平均得分为79.16，与原始模型的79.51相近。这个英语助手式聊天模型适用于商业和研究领域，可通过vLLM后端实现高效部署。

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Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的FP8量化版本,通过将权重和激活量化为8位浮点数,大幅降低了模型体积和GPU内存需求。支持多语言商业和研究应用,在OpenLLM基准测试中平均得分84.29,性能接近原始模型。可通过vLLM后端高效部署,适用于智能对话等多种场景。

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