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騰訊混元A13B指令模型的量化版本，通過技術手段在保證性能的同時提升運行效率。

該模型是基於DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B轉換的4位量化版本，專為MLX框架優化，適用於文本生成任務。

Qwen3-235B-A22B-4bit-DWQ是基於Qwen3-235B-A22B-8bit模型轉換而來的4位量化版本，適用於文本生成任務。

該模型是Qwen3-4B的4位DWQ量化版本，轉換為MLX格式，方便使用mlx庫進行文本生成。

Qwen3-30B-A3B-4bit-DWQ-0508是基於Qwen/Qwen3-30B-A3B轉換至MLX格式的4位量化模型，適用於文本生成任務。

Qwen3-14B-4bit-AWQ是基於Qwen/Qwen3-14B轉換而來的MLX格式模型，使用AWQ量化技術將模型壓縮至4bit，適用於MLX框架的高效推理。

Qwen3-8B-4bit-DWQ 是基於 Qwen/Qwen3-8B 轉換至 MLX 格式的 4 位量化版本，適用於在 Apple 設備上高效運行。

Qwen3-4B-abliterated的量化版本，使用llama.cpp進行量化，支持多種量化類型，適用於文本生成任務。

Qwen3-8B-4bit-AWQ 是基於 Qwen/Qwen3-8B 轉換的 4bit AWQ 量化版本，適用於 MLX 框架的文本生成任務。

該模型是基於Qwen/Qwen3-235B-A22B轉換至MLX格式的4位量化版本，適用於文本生成任務。

該模型是基於Qwen/Qwen3-30B-A3B轉換而來的MLX格式模型，支持8位量化，適用於文本生成任務。

Qwen3-30B-A3B-MLX-8bit 是基於 Qwen/Qwen3-30B-A3B 轉換的 8 位量化版本，專為 MLX 框架優化，適用於文本生成任務。

Qwen3-8B-bf16 是基於 Qwen/Qwen3-8B 轉換的 MLX 格式模型，支持文本生成任務。

這是Qwen/Qwen3-8B模型的4位量化版本，已轉換為MLX框架格式，適用於蘋果芯片設備的高效推理。

Qwen3-30B-A3B-4bit是基於Qwen/Qwen3-30B-A3B轉換的4位量化版本，適用於在MLX框架下進行高效的文本生成任務。

Qwen3-4B-4bit 是從 Qwen/Qwen3-4B 轉換至 MLX 格式的 4 位量化版本，適用於在 Apple 芯片上高效運行。

這是一個基於Qwen/Qwen3-0.6B模型轉換的4位量化版本，適用於MLX框架的高效推理。

基於Qwen/Qwen3-8B轉換的8位量化MLX格式大語言模型，適用於文本生成任務

Qwen3-14B-4bit是基於Qwen/Qwen3-14B模型使用mlx-lm轉換的4位量化版本，適用於文本生成任務。

QwQ-32B的4位量化版本，使用Bitsandbytes技術進行優化，適用於資源受限環境下的高效推理

基於bigscience/bloom-1b7架構開發的中文語言模型，參數規模14億，通過壓縮詞表降低顯存佔用