基础模型: remyxai/SpaceQwen2.5-VL-3B-Instruct
数据集:

• remyxai/OpenSpaces
  语言:
• 英语
  库名称: transformers
  许可证: apache-2.0
  量化者: mradermacher
  标签:
• remyx
• vqasynth
• 空间推理
• 多模态
• 视觉语言模型
• 视觉语言
• 机器人技术
• 距离估计
• 具身智能
• 定量空间推理

关于

静态量化模型，源地址：https://huggingface.co/remyxai/SpaceQwen2.5-VL-3B-Instruct

加权/重要性矩阵量化版本可在以下地址获取：https://huggingface.co/mradermacher/SpaceQwen2.5-VL-3B-Instruct-i1-GGUF

使用方法

如果不确定如何使用GGUF文件，请参考TheBloke的README获取更多细节，包括如何合并多部分文件。

提供的量化版本

（按大小排序，质量不一定按此顺序。IQ量化通常优于类似大小的非IQ量化）

以下是ikawrakow提供的实用图表，比较了一些低质量量化类型的性能（数值越低越好）：

此外，Artefact2对此问题的看法可参考：
https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

常见问题 / 模型请求

如有疑问或需要其他模型量化，请访问：
https://huggingface.co/mradermacher/model_requests

致谢

感谢我的公司nethype GmbH允许我使用其服务器，并为我的工作站提供升级，使我能在业余时间完成这项工作。特别感谢@nicoboss让我使用他的私人超级计算机，使我能够提供更多高质量的重要性矩阵量化版本，远超我原本的能力范围。