Inclusionai Ling Lite 0415 GGUF

由 bartowski 开发

基于inclusionAI/Ling-lite的量化版本，使用llama.cpp进行imatrix量化，支持多种量化类型以适应不同硬件需求。

大型语言模型开源协议:MIT #多量化版本 #低资源部署 #文本生成

下载量 3,112

发布时间 : 4/21/2025

模型介绍

内容详情

替代品

模型简介

这是一个文本生成模型，经过量化处理以优化在不同硬件上的运行效率，同时保持较高的生成质量。

模型特点

多种量化选项

提供从BF16到IQ2_XS等多种量化类型，适应不同硬件和性能需求。

高质量文本生成

即使在高压缩比的量化下，仍能保持较高的文本生成质量。

硬件兼容性

支持在LM Studio、llama.cpp及基于llama.cpp的项目中运行，兼容多种硬件平台。

模型能力

文本生成

多轮对话

支持结构化提示

使用案例

对话系统

智能助手

可用于构建智能对话助手，处理用户查询和任务。

内容生成

创意写作

辅助进行故事创作、诗歌生成等创意写作任务。

量化者：bartowski
流水线标签：文本生成
许可证：mit
基础模型：inclusionAI/Ling-lite
基础模型关系：量化

inclusionAI的Ling-lite-0415的Llamacpp imatrix量化版本

使用llama.cpp发布的b5147版本进行量化。

原始模型：https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-lite

所有量化均使用imatrix选项，数据集来自此处。

可在LM Studio中运行。

也可直接使用llama.cpp或任何基于llama.cpp的项目运行。

提示格式

<role>SYSTEM</role>{system_prompt}<role>HUMAN</role>{prompt}<role>ASSISTANT</role><role>ASSISTANT</role>

更新内容：

Ling Lite已原地更新，本次上传为4月18日发布的版本（其README中命名为0415）：

https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-lite/commit/31ac832cdcb92828a4f999d869480b6f19836e17

从下方下载文件（非整个分支）：

文件名	量化类型	文件大小	是否分割	描述
Ling-lite-0415-bf16.gguf	bf16	33.62GB	false	完整的BF16权重。
Ling-lite-0415-Q8_0.gguf	Q8_0	17.87GB	false	极高品质，通常无需但为最大可用量化。
Ling-lite-0415-Q6_K_L.gguf	Q6_K_L	15.18GB	false	嵌入和输出权重使用Q8_0。极高品质，接近完美，推荐。
Ling-lite-0415-Q6_K.gguf	Q6_K	15.05GB	false	极高品质，接近完美，推荐。
Ling-lite-0415-Q5_K_L.gguf	Q5_K_L	12.91GB	false	嵌入和输出权重使用Q8_0。高品质，推荐。
Ling-lite-0415-Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	12.75GB	false	高品质，推荐。
Ling-lite-0415-Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	11.93GB	false	高品质，推荐。
Ling-lite-0415-Q4_K_L.gguf	Q4_K_L	11.37GB	false	嵌入和输出权重使用Q8_0。良好品质，推荐。
Ling-lite-0415-Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	11.18GB	false	良好品质，大多数用例的默认大小，推荐。
Ling-lite-0415-Q4_1.gguf	Q4_1	10.57GB	false	旧格式，性能类似Q4_K_S，但在Apple芯片上改进了每瓦特生成的令牌数。
Ling-lite-0415-Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	10.22GB	false	质量稍低但节省更多空间，推荐。
Ling-lite-0415-Q4_0.gguf	Q4_0	9.57GB	false	旧格式，为ARM和AVX CPU推理提供在线重打包。
Ling-lite-0415-IQ4_NL.gguf	IQ4_NL	9.54GB	false	类似IQ4_XS，但稍大。为ARM CPU推理提供在线重打包。
Ling-lite-0415-Q3_K_XL.gguf	Q3_K_XL	9.30GB	false	嵌入和输出权重使用Q8_0。质量较低但可用，适合低RAM环境。
Ling-lite-0415-IQ4_XS.gguf	IQ4_XS	9.19GB	false	质量尚可，比Q4_K_S更小且性能相似，推荐。
Ling-lite-0415-Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	9.07GB	false	质量较低但可用，适合低RAM环境。
Ling-lite-0415-Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	8.73GB	false	低质量。
Ling-lite-0415-IQ3_M.gguf	IQ3_M	8.12GB	false	中低质量，新方法，性能尚可，与Q3_K_M相当。
Ling-lite-0415-Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	8.03GB	false	低质量，不推荐。
Ling-lite-0415-IQ3_XS.gguf	IQ3_XS	7.65GB	false	较低质量，新方法，性能尚可，略优于Q3_K_S。
Ling-lite-0415-IQ3_XXS.gguf	IQ3_XXS	7.47GB	false	较低质量，新方法，性能尚可，与Q3量化相当。
Ling-lite-0415-Q2_K_L.gguf	Q2_K_L	7.16GB	false	嵌入和输出权重使用Q8_0。质量非常低但出奇地可用。
Ling-lite-0415-Q2_K.gguf	Q2_K	6.91GB	false	质量非常低但出奇地可用。
Ling-lite-0415-IQ2_M.gguf	IQ2_M	6.80GB	false	质量相对较低，使用SOTA技术后出奇地可用。
Ling-lite-0415-IQ2_S.gguf	IQ2_S	6.45GB	false	低质量，使用SOTA技术后可用。
Ling-lite-0415-IQ2_XS.gguf	IQ2_XS	6.41GB	false	低质量，使用SOTA技术后可用。

嵌入/输出权重

部分量化（如Q3_K_XL、Q4_K_L等）为标准量化方法，但嵌入和输出权重被量化为Q8_0而非默认值。

使用huggingface-cli下载

点击查看下载说明

首先确保已安装huggingface-cli：

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

然后可以指定目标文件：

huggingface-cli download bartowski/inclusionAI_Ling-lite-0415-GGUF --include "inclusionAI_Ling-lite-0415-Q4_K_M.gguf" --local-dir ./

如果模型超过50GB，会被分割为多个文件。要下载全部文件到本地目录，运行：

huggingface-cli download bartowski/inclusionAI_Ling-lite-0415-GGUF --include "inclusionAI_Ling-lite-0415-Q8_0/*" --local-dir ./

可以指定新本地目录（如inclusionAI_Ling-lite-0415-Q8_0）或直接下载到当前

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