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Qwen3 Reranker 0.6B W4A16 G128
Qwen3-Reranker-0.6B的GPTQ量化版本，顯存使用優化且精度損失小
下載量 151
發布時間 : 6/7/2025
模型概述
這是一個基於Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B的GPTQ量化模型，主要用於文本分類任務。通過量化技術顯著降低了顯存使用量，同時保持了較高的精度。
模型特點
顯存優化
顯存使用量從3228M降至2124M（無FA2），顯著提升資源效率
精度保留
預計精度損失<5%，實際測試顯示嵌入模型精度損失僅約0.7%
高效量化
使用GPTQ量化技術，結合Ultrachat、T2Ranking和COIG-CQIA作為校準集
模型能力
文本分類
文本重排序
使用案例
信息檢索
搜索結果重排序
對搜索引擎返回的結果進行重新排序以提高相關性
文本處理
文檔分類
對大量文檔進行自動分類
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Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言Q
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1
Nunchaku Flux.1 Dev Colossus
其他
Colossus Project Flux 的 Nunchaku 量化版本，旨在根據文本提示生成高質量圖像。該模型在優化推理效率的同時，將性能損失降至最低。
圖像生成 英語
N
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235
3
Qwen2.5 VL 7B Abliterated Caption It GGUF
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