モデル選定

低ストレージ要件

# 低ストレージ要件

Seed Coder 8B Instruct GGUF

このモデルは独自の量子化処理を施しており、出力と埋め込みテンソルはf16形式で量子化され、その他のテンソルはq5_kまたはq6_k形式で量子化されています。これにより、体積が小さくなりながらも、純粋なf16と同等の性能を維持しています。

大規模言語モデル英語

ZeroWwは量子化されたテキスト生成モデルで、出力と埋め込みテンソルはf16形式を使用し、残りのテンソルはq5_kまたはq6_k形式を使用しており、体積が小さく純粋なf16と同等の性能を発揮します。

大規模言語モデル英語

量子化されたテキスト生成モデルで、出力と埋め込みテンソルはf16形式、その他のテンソルはq5_kまたはq6_k量子化されており、体積が小さく純粋なf16バージョンと同等の性能を維持しています。

大規模言語モデル英語

Gemma 3 4b It Abliterated GGUF

革新的な量子化手法により、より小さなモデルサイズと高性能を両立

大規模言語モデル英語

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