跳到正文
Hugging Face · 新模型:uncensored·· 7 天前AI 评分42

neko-legends 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-3.5bpw-UNCENSORED-4xSpark 去审查量化包

neko-legends/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-3.5bpw-UNCENSORED-4xSpark

来源与原文

Hugging Face · 新模型:uncensored

发布时间:(北京时间)

阅读原始来源 · huggingface.co ↗
完整链接与内容说明

https://huggingface.co/neko-legends/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-3.5bpw-UNCENSORED-4xSpark

本站目前仅有 AI 导读与摘要,未展示原文正文;技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。

AI 导读

neko-legends 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 3.5 bpw EXL3 去审查量化包,对 54 个 abliterated 矩阵以 K=6 重新编码,编辑保留率 mean 0.9992,量化误差比 2.9 bpw 包低约 40%。在 4× DGX Spark 上 MMLU-500 chat 达 81.0%、HumanEval-164 pass@1 达 93.29%,但每 rank 需 67.3 GiB 内存,prefill 吞吐比 2.9 bpw 包低 76%,官方建议四卡环境仍用 2.9 bpw 包。

来源:Hugging Face · 新模型:uncensored · huggingface.co