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Spark-X2.6-4B GSQ-RCO GGUF 量化版发布

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先了解这件事

AI 综述

abenzerps 在 Hugging Face 发布 XHToken/Spark-X2.6-4B 的混合精度 GSQ-RCO GGUF 量化版，面向 llama.cpp 本地推理，采用与上游一致的 Apache-2.0 许可。

AI 根据报道生成 · 2 天前更新

最新进展10月25日 21:57

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月25日

21:57
Hugging Face · 新模型：uncensored
Spark-X2.6-4B-Uncensored GSQ-RCO GGUF 量化版发布
abenzerps 发布 XHToken/Spark-X2.6-4B 的混合精度 GSQ-RCO GGUF 量化版，面向 llama.cpp 本地推理。RCO 将 36 个 sigmoid 注意力门控和 9 个全局注意力投影保留为 BF16，GSQ 依 Hessian 灵敏度校准优化每层精度，推荐 IQ3_M（2.28 GB）。4-bit KV cache 下 131k 上下文约需 3.5–4 GB 显存，支持 llama.cpp 与 Ollama，采用 Apache-2.0 许可。

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