# 量化模型

該模型是量化版大型語言模型，採用4位量化技術，降低存儲與計算需求，適用於自然語言處理，參數量8.03B，免費且可用於非商業用途，適合資源受限環境下高性能語言應用需求者。

PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct-Q4_K_M-GGUF是一個基於70B參數的大型量化語言模型，使用了4-bit量化技術，以減少模型大小並提高推理效率。該模型屬於PatronusAI系列，是基於Transformers庫構建的，適用於需要高性能自然語言處理的應用場景。模型遵循cc-by-nc-4.0許可協議，意味著可以非商業性地使用和分享。

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantized是由PatronusAI開發的一個大型文本生成模型，具有70億參數，並且經過4位量化處理，以優化模型大小和推理速度。該模型基於Hugging Face的Transformers庫構建，支持多種語言，特別是在對話生成和文本生成領域表現出色。它的重要性在於能夠在保持較高性能的同時減少模型的存儲和計算需求，使得在資源受限的環境中也能部署強大的AI模型。

PatronusAI/glider-gguf是一個基於Hugging Face平臺的高性能量化語言模型，採用GGUF格式，支持多種量化版本，如BF16、Q8_0、Q5_K_M、Q4_K_M等。該模型基於phi3架構，擁有3.82B參數，主要優點包括高效的計算性能和較小的模型體積，適用於需要快速推理和低資源消耗的場景。產品背景信息顯示，該模型由PatronusAI提供，適合需要進行自然語言處理和文本生成的開發者和企業使用。

EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-GGUF是由LG AI Research開發的一系列雙語（英語和韓語）指令調優的生成型模型，參數範圍從2.4B到32B。這些模型支持長達32K令牌的長上下文處理，並在真實世界用例和長上下文理解方面展現出最先進的性能，同時在與近期發佈的類似大小模型相比，在通用領域保持競爭力。該模型的重要性在於其優化了在小型或資源受限設備上的部署，同時提供了強大的性能。

Qwen2.5-Coder是Qwen大型語言模型的最新系列，專注於代碼生成、代碼推理和代碼修復。基於強大的Qwen2.5，Qwen2.5-Coder-32B已成為當前最先進的開源代碼語言模型，其編碼能力與GPT-4o相匹配。該模型在實際應用中，如代碼代理等，提供了更全面的基礎，不僅增強了編碼能力，還保持了在數學和通用能力方面的優勢。

Meta-Llama-3-120B-Instruct 是一個基於 Meta-Llama-3-70B-Instruct 通過 MergeKit 自我合併的大型語言模型。它在創意寫作方面表現出色，但在其他任務上可能存在挑戰。該模型使用 Llama 3 聊天模板，默認上下文窗口為 8K，可以通過繩索theta擴展。模型在生成文本時有時會出現錯別字，並且喜歡使用大寫字母。

FP6-LLM是一種用於大型語言模型的全新支持方案，通過六位量化（FP6）有效地減小了模型大小，並在各種應用中始終保持模型質量。我們提出了TC-FPx，這是第一個完整的GPU內核設計方案，統一支持各種量化位寬的浮點權重。我們將TC-FPx內核集成到現有推理系統中，為量化的LLM推理提供了全新的端到端支持（稱為FP6-LLM），實現了推理成本和模型質量之間更好的權衡。實驗證明，FP6-LLM使得使用單個GPU進行LLaMA-70b推理成為可能，實現的規範化推理吞吐量比FP16基準高1.69倍至2.65倍。