# AWQ量子化

Deepseek R1 0528 AWQ
MIT
DeepSeek R1 0528のAWQ量子化モデルで、vLLMを使用して8基の80GB GPUでフルコンテキスト長で実行可能です。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
D
cognitivecomputations
145
7
Deepseek R1 0528 Qwen3 8B AWQ 4bit
MIT
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8BのAWQ量子化バージョンで、特定のシーンでの高効率推論に適しています。
大規模言語モデル Transformers
D
hxac
179
2
Llama 3.3 70B Instruct AWQ
Llama-3.3-70B-InstructのAWQ 4ビット量子化バージョンで、Meta AIによって開発され、複数の言語をサポートし、テキスト生成タスクに適しています。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
kosbu
379.28k
6
Meta Llama 3.3 70B Instruct AWQ INT4
Llama 3.3 70B Instruct AWQ INT4 は、Meta Llama 3.3 70B Instructモデルの4ビット量子化バージョンで、多言語対話ユースケースに適しており、テキスト生成タスクを最適化しています。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
M
ibnzterrell
6,410
22
Dolphin 2.9 Llama3 70b Awq
Dolphin 2.9 Llama3 70BのAWQ量子化バージョンで、vllmやその他の推論エンジンに適しています。
大規模言語モデル Transformers
D
julep-ai
19
5
Biomistral 7B AWQ QGS128 W4 GEMM
Apache-2.0
BioMistralはMistralアーキテクチャを基盤とし、PubMed Centralのオープンアクセステキストデータを用いて継続事前学習を行った医療分野向けオープンソースモデルスイートです。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
B
BioMistral
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