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

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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。

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

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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。

CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF - 模型定量化文件与跨平台支持

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项目提供了CapyBaraHermes 2.5 Mistral 7B的GGUF格式模型文件，这些文件使用Massed Compute硬件进行量化。GGUF作为GGML的替代格式，支持多种客户端和库，如llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp。用户可以选择不同的定量化文件，以确保在不同平台上的最佳性能和兼容性。项目还附有详细的下载和使用指南，适合在Python等多种环境中实现模型应用。

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

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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。

gemma2-9B-daybreak-v0.5-i1-GGUF - 多规格IQ量化文件优化AI模型表现

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本项目提供多种规格的量化文件，供满足不同AI性能和质量需求的应用选择。用户可通过TheBloke的指南熟悉GGUF文件的使用和多部分合并，并根据具体要求选择合适的文件版本。量化文件包括从i1-IQ1到i1-Q6的不同规格，其中部分文件在优化速度的同时，保持了优秀的质量。感谢nethype GmbH和@nicoboss的技术支持，确保了高质量imatrix量化文件的生产。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 高效量化的指令微调语言模型GGUF版本

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该项目提供Llama-3.2-1B-Instruct模型的GGUF格式量化版本，支持2至8位量化。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式，取代了旧有的GGML。这一版本兼容多种支持GGUF的工具和库，如llama.cpp、LM Studio等，便于高效本地部署和推理。对于需要在资源受限环境中使用大型语言模型的开发者来说，此项目提供了实用的解决方案。

glm-4-9b-chat-1m-GGUF - 基于GLM-4的轻量级中文对话模型量化版本

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该项目基于GLM-4-9b-chat-1m模型开发,通过llama.cpp实现多种精度的模型量化。从18GB的F16版本到4GB的IQ2版本,提供了丰富的量化选项。项目中包含详细的性能对比和部署建议,方便开发者根据硬件条件选择合适的量化版本进行本地化部署。

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

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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。

gemma-2-2b-it-GGUF - Google Gemma模型的GGUF量化版本支持多种位宽

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本项目提供Google Gemma-2-2b-it模型的GGUF格式量化版本，支持2-bit至8-bit多种位宽。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式，取代了旧有的GGML。该项目与多种支持GGUF的工具兼容，如llama.cpp和LM Studio等，这些工具提供命令行界面、服务器和图形用户界面等多种使用方式，并支持GPU加速，实现了高效灵活的本地模型应用。

Llama-3-8B-Instruct-v0.10-GGUF - Llama-3指令模型的GGUF格式量化版本支持2-8比特精度

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这是Llama-3-8B-Instruct-v0.10模型的GGUF格式量化版本，提供2-bit至8-bit的精度选项。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式，取代了GGML，支持多种客户端和库。该项目使用户能够在本地设备上高效运行大型语言模型，适用于文本生成任务。

Tiny-Vicuna-1B-GGUF - 量化的Tiny Vicuna 1B GGUF模型文件优化文本生成效率

GithubHuggingfaceTiny-Vicuna-1B开源项目文件文本生成模型量化

此项目提供了afrideva量化的Tiny Vicuna 1B GGUF模型文件，涵盖q2_k、q3_k_m、q4_k_m、q5_k_m、q6_k和q8_0等量化方法，文件大小从482.14 MB到1.17 GB不等。模型由Jiayi-Pan在TinyLLama 1.1B基础上创建，利用WizardVicuna数据集进行微调，适合早期的实验迭代。模型旨在提升文本生成任务的效率，具备高效性能和简便操作，适合紧凑存储需求的应用。

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