用户询问 Ternary-Bonsai-2-27B TQ1_0 与 Gemma 4 12B QAT 该选哪个
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用户询问 Ternary-Bonsai-2-27B TQ1_0 与 Gemma 4 12B QAT 该选哪个
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AI 综述
一位使用 Nvidia 4060 Mobile（8 GB VRAM）笔记本的用户在 Reddit r/LocalLLaMA 发帖询问：在自定义语音助手上，Ternary-Bonsai-2-27B 的 TQ1_0 量化（经 llama.cpp 移植版测试）是否值得替代其现用的 Unsloth Gemma 4 12B it QAT Q4_K_XL。 发帖者称 TQ1_0 版本前景不错，但官方 llama.cpp 尚不支持该量化格式，希望了解其他人的测试结果。目前尚无结论。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月30日 15:09
Ternary-Bonsai-2-27B TQ1_0 与 Gemma 4 12B it QAT Q4_K_XL 该选哪个？报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- Reddit · r/LocalLLaMATernary-Bonsai-2-27B TQ1_0 与 Gemma 4 12B it QAT Q4_K_XL 该选哪个？
一位使用 Nvidia 4060 Mobile（8 GB VRAM）笔记本的用户在 r/LocalLLaMA 发帖询问：在自定义语音助手上，Ternary-Bonsai-2-27B 的 TQ1_0 量化（经 llama.cpp 移植版测试）与现用的 Unsloth Gemma 4 12B it QAT Q4_K_XL 相比是否值得选择。该用户认为 TQ1_0 版本前景不错，但官方 llama.cpp 尚不支持该量化格式，希望了解其他人的测试结果。
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