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Qwen3 14B GGUF
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Qwen3 14B GGUF

Mungertによって開発
Qwen3-14BはQwen/Qwen3-14B-Baseから生成されたGGUF形式モデルで、テキスト生成タスクをサポートし、IQ-DynamicGate超低ビット量子化技術によりメモリ効率を最適化しています。
大規模言語モデルオープンソースライセンス:Apache-2.0#超低ビット量子化#CPUエッジデプロイ#動的精度割り当て
ダウンロード数 1,597
リリース時間 : 4/30/2025

モデル概要

テキスト生成をサポートする大規模言語モデルで、llama.cppツールを使用してGGUF形式に変換され、様々なハードウェア環境に対応しています。

モデル特徴

IQ-DynamicGate超低ビット量子化
1-2ビット精度の適応型量子化技術を採用し、メモリ効率を維持しながらモデル精度を大幅に向上させます。
多形式サポート
BF16、F16および様々な量子化形式（Q4_K、Q6_K、Q8_0など）を提供し、異なるハードウェア要件に対応します。
動的精度割り当て
モデル層の重要度に基づいて量子化精度を動的に割り当て、埋め込み層などの重要なコンポーネントにはより高い精度を保持します。

モデル能力

テキスト生成
低メモリ推論
多ハードウェア適応

使用事例

エッジコンピューティング
低消費電力デバイスデプロイ
メモリ制約のあるエッジデバイスでテキスト生成タスクを実行します。
超低ビット量子化により効率的な推論を実現します。
研究開発
量子化技術研究
超低ビット量子化アルゴリズムの効果をテストおよび最適化するために使用されます。
様々な量子化形式の比較データを提供します。
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