# 多様な量子化選択

これはPinkPixelのCrystal-Think-V2モデルを量子化したバージョンで、さまざまなハードウェアと性能要件を満たすために複数の量子化タイプを提供します。

Polarisはオープンソースの事後学習方法で、強化学習を利用してモデルを最適化・強化し、推論能力を向上させます。

llama.cppに基づいてMenlo/Jan - nanoモデルを量子化処理し、様々な量子化タイプのモデルファイルを提供し、異なるハードウェアとパフォーマンスの要件を満たします。

Kuvera-8Bは、金融および個人理財分野に特化した80億パラメータの大規模言語モデルで、さまざまな量子化バージョンを提供して、異なるハードウェア要件に対応します。

llama.cppを基にarcee-ai/Virtuoso-Small-v2モデルを量子化したバージョンで、さまざまな量子化タイプを提供して、異なるハードウェアとパフォーマンスの要件を満たします。

bagel-8b-v1.0のLlamacpp imatrix量子化バージョンで、さまざまな量子化ファイルを提供し、異なるハードウェアと性能要件を満たします。