Spark-X2.6-1.7B-Abliterated 获静态与 imatrix 两版 GGUF 量化
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mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 bowtiedrahman/Spark-X2.6-1.7B-Abliterated 的静态 GGUF 量化版本,提供从 Q2_K(0.9GB)到 f16(3.5GB)的多种规格,其中 Q4_K_S、Q4_K_M 标注为快速且推荐使用,Q8_0 为最佳质量。其称 weighted/imatrix 量化暂未提供,用户可通过 Community Discussion 提出请求。 随后 OpenIntelligenceNet 也发布了该模型的 imatrix 校准 GGUF 量化版本,覆盖 Q4_K_M 到 Q8_0 及 F16 等精度。该模型是 XHToken/Spark-X2.6-1.7B 经 Heretic v2.0.0.dev0 处理的去审查变体,其量化权重使用 2,000 样本多领域数据集在 ChatML 模板下校准,支持 llama.cpp 及兼容 OpenAI 的本地 API 等方式运行。
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事件进展
2 个进展
- 10月31日 12:08 · 1 篇报道发布 Spark-X2.6-1.7B-Abliterated 的 iMatrix GGUF 量化Hugging Face · 新模型:abliterated:Spark-X2.6-1.7B-Abliterated GGUF 量化版本在 Hugging Face 发布
- 10月31日 05:02 · 1 篇报道mradermacher 发布 Spark-X2.6-1.7B-Abliterated 的 GGUF 静态量化Hugging Face · 新模型:abliterated:mradermacher 发布 Spark-X2.6-1.7B-Abliterated 的 GGUF 量化版本
报道时间线
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- Hugging Face · 新模型:abliteratedSpark-X2.6-1.7B-Abliterated GGUF 量化版本在 Hugging Face 发布
OpenIntelligenceNet 发布 Spark-X2.6-1.7B-Abliterated 的 imatrix 校准 GGUF 量化版本,该模型是 XHToken/Spark-X2.6-1.7B 用 Heretic v2.0.0.dev0 处理的去审查变体。量化权重使用 2,000 样本多领域数据集在原生 ChatML 模板下校准,提供 Q4_K_M 到 Q8_0 及 F16 等多种精度选择,并支持 llama.cpp、兼容 OpenAI 的本地 API 等方式运行。
- Hugging Face · 新模型:abliteratedmradermacher 发布 Spark-X2.6-1.7B-Abliterated 的 GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Spark-X2.6-1.7B-Abliterated 的静态 GGUF 量化版本,提供从 Q2_K(0.9GB)到 f16(3.5GB)的多种规格,其中 Q4_K_S、Q4_K_M 标注为快速且推荐使用,Q8_0 为最佳质量。weighted/imatrix 量化暂未提供,用户可通过 Community Discussion 提出请求。
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