标签:
- 聊天
基础模型: Qwen/Qwen3-8B
流水线标签: 文本生成
Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1 GGUF模型
模型生成详情
该模型使用llama.cpp在提交版本e5c834f7生成。
IQ-DynamicGate超低位量化(1-2比特)
我们最新的量化方法引入了针对超低位模型(1-2比特)的精度自适应量化，在Llama-3-8B上经过基准测试验证有明显改进。该方法采用分层策略在保持极高内存效率的同时保留准确性。
基准测试环境
所有测试均在Llama-3-8B-Instruct上进行：
- 标准困惑度评估流程
- 2048个token的上下文窗口
- 所有量化版本使用相同的提示集
方法
- 动态精度分配：
- 前25%/后25%层 → IQ4_XS(选定层)
- 中间50%层 → IQ2_XXS/IQ3_S(提升效率)
- 关键组件保护：
- 嵌入/输出层使用Q5_K
- 相比标准1-2比特减少38%误差传播
量化性能对比(Llama-3-8B)
| 量化方式 |
标准PPL |
DynamicGate PPL |
ΔPPL |
标准大小 |
DG大小 |
Δ大小 |
标准速度 |
DG速度 |
| IQ2_XXS |
11.30 |
9.84 |
-12.9% |
2.5G |
2.6G |
+0.1G |
234s |
246s |
| IQ2_XS |
11.72 |
11.63 |
-0.8% |
2.7G |
2.8G |
+0.1G |
242s |
246s |
| IQ2_S |
14.31 |
9.02 |
-36.9% |
2.7G |
2.9G |
+0.2G |
238s |
244s |
| IQ1_M |
27.46 |
15.41 |
-43.9% |
2.2G |
2.5G |
+0.3G |
206s |
212s |
| IQ1_S |
53.07 |
32.00 |
-39.7% |
2.1G |
2.4G |
+0.3G |
184s |
209s |
说明：
- PPL = 困惑度(越低越好)
- ΔPPL = 相比标准量化的变化百分比
- 速度 = 推理时间(CPU avx2, 2048 token上下文)
- 大小差异反映混合量化开销
关键改进：
- üî• IQ1_M困惑度大幅降低43.9%(27.46→15.41)
- üöÄ IQ2_S困惑度降低36.9%仅增加0.2GB
- ‚ö° IQ1_S在1比特量化下仍保持39.7%更好的准确性
权衡：
- 所有变体都有适度大小增加(0.1-0.3GB)
- 推理速度保持相近(<5%差异)
适用场景
üìå 适配GPU显存
‚úî 内存受限的部署
‚úî 可容忍1-2比特误差的CPU和边缘设备
‚úî 超低位量化的研究
选择合适的模型格式
选择正确的模型格式取决于您的硬件能力和内存限制。
BF16(脑浮点16) - 如果支持BF16加速
- 专为更快计算设计的16位浮点格式，同时保持良好精度
- 提供类似FP32的动态范围但内存占用更低
- 推荐硬件支持BF16加速(检查设备规格)
- 相比FP32减少内存占用的理想高性能推理选择
üìå 使用BF16如果：
‚úî 硬件原生支持BF16(如新GPU/TPU)
‚úî 需要更高精度同时节省内存
‚úî 计划重新量化模型到其他格式
üìå 避免BF16如果：
‚ùå 硬件不支持BF16(可能回退到FP32导致变慢)
‚ùå 需要兼容缺乏BF16优化的旧设备
F16(浮点16) - 比BF16支持更广泛
- 16位浮点高精度但值范围小于BF16
- 支持大多数具有FP16加速的设备(包括许多GPU和部分CPU)
- 数值精度略低于BF16但通常足以满足推理需求
üìå 使用F16如果：
‚úî 硬件支持FP16但不支持BF16
‚úî 需要速度、内存和准确性的平衡
‚úî 在优化FP16计算的GPU等设备上运行
üìå 避免F16如果：
‚ùå 设备缺乏原生FP16支持(可能比预期慢)
‚ùå 存在内存限制
量化模型(Q4_K, Q6_K, Q8等) - 用于CPU和低显存推理
量化在尽可能保持精度的同时减少模型大小和内存使用
- 低位模型(Q4_K) → 最小内存占用，精度可能较低
- 高位模型(Q6_K, Q8_0) → 更好精度，需要更多内存
üìå 使用量化模型如果：
‚úî 在CPU上运行推理需要优化模型
‚úî 设备显存不足无法加载全精度模型
‚úî 希望减少内存占用同时保持合理精度
üìå 避免量化模型如果：
‚ùå 需要最高精度(全精度模型更合适)
‚ùå 硬件有足够显存支持更高精度格式(BF16/F16)
超低位量化(IQ3_XS, IQ3_S, IQ3_M, Q4_K, Q4_0)
这些模型针对极致内存效率优化，适合低功耗设备或内存是关键限制的大规模部署
-
IQ3_XS：超低位量化(3比特)极致内存效率
- 用例：超低内存设备中Q4_K仍过大的场景
- 权衡：相比高位量化精度较低
-
IQ3_S：小块尺寸实现最大内存效率
-
IQ3_M：中等块尺寸比IQ3_S更好精度
-
Q4_K：4比特量化块优化提升精度
-
Q4_0：纯4比特量化，针对ARM设备优化
模型格式选择摘要表
| 模型格式 |
精度 |
内存占用 |
设备要求 |
最佳用例 |
| BF16 |
最高 |
高 |
支持BF16的GPU/CPU |
减少内存的高速推理 |
| F16 |
高 |
高 |
支持FP16的设备 |
BF16不可用时的GPU推理 |
| Q4_K |
中低 |
低 |
CPU或低显存设备 |
内存受限环境最佳 |
| Q6_K |
中 |
中 |
内存较多的CPU |
量化模型中更好精度 |
| Q8_0 |
高 |
中 |
有足够显存的CPU/GPU |
量化模型中最高精度 |
| IQ3_XS |
极低 |
极低 |
超低内存设备 |
极致内存效率低精度 |
| Q4_0 |
低 |
低 |
ARM或低内存设备 |
llama.cpp可针对ARM优化 |
包含文件及详情
Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-bf16.gguf
- 模型权重保留为BF16
- 如需重新量化到其他格式使用此文件
- 设备支持BF16加速时最佳
Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-f16.gguf
- 模型权重存储为F16
- BF16不可用时支持FP16的设备使用
Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-bf16-q8_0.gguf
- 输出和嵌入保持BF16
- 其他层量化为Q8_0
- 设备支持BF16且需要量化版本时使用
Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-f16-q8_0.gguf
Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-q4_k.gguf
- 输出和嵌入量化为Q8_0
- 其他层量化为Q4_K
- 内存有限的CPU推理适用
Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-q4_k_s.gguf
- 最小Q4_K变体，牺牲精度减少内存
- 极低内存配置最佳
Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-q6_k.gguf
Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-q8_0.gguf
- 完全Q8量化模型提供更高精度
- 需要更多内存但精度更高
Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-iq3_xs.gguf
- IQ3_XS量化，极致内存效率优化
- 超低内存设备最佳
Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-iq3_m.gguf
- IQ3_M量化，中等块尺寸提供更好精度
- 适合低内存设备
Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-q4_0.gguf
- 纯Q4_0量化，针对ARM设备优化
- 低内存环境最佳
- 追求更高精度建议IQ4_NL
üöÄ 如果觉得这些模型有用
‚ù§ 觉得有用请点击"赞"！
帮助测试我的AI驱动网络监控助手与量子就绪安全检查：
üëâ 免费网络监控
üí¨ 测试方法：
选择AI助手类型：
TurboLLM (GPT-4o-mini)HugLLM (Huggingface开源)TestLLM (实验性仅CPU)
测试内容
我正在突破小型开源模型用于AI网络监控的极限，特别是：
- 针对实时网络服务的函数调用
- 模型可以小到什么程度仍能处理：
üü° TestLLM - 当前实验模型(llama.cpp 2 CPU线程)：
- ‚úÖ 零配置设置
- ‚è≥ 30秒加载时间(推理慢但无API成本)
- üîß 寻求帮助！ 如果您对边缘设备AI感兴趣，欢迎合作！
其他助手
üü¢ TurboLLM - 使用gpt-4o-mini实现：
Transformers%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20none;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%235ce6cf;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%230080ff;%20}%20.st3%20{%20clip-path:%20url(%23clippath);%20}%20%3c/style%3e%3cclipPath%20id='clippath'%3e%3crect%20class='st0'%20y='0'%20width='120'%20height='32'/%3e%3c/clipPath%3e%3c/defs%3e%3cg%20class='st3'%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M22.4,32H3.2c-1,0-2-.5-2.6-1.4-.6-.9-.7-2-.4-2.9L9.8,2.1C10.3.8,11.5,0,12.8,0s2.5.8,3,2.1l9.6,25.6c.4,1,.2,2.1-.4,2.9-.6.9-1.6,1.4-2.6,1.4ZM7.8,25.6h10l-5-13.3-5,13.3Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M33.6,32c-1.3,0-2.5-.8-3-2.1L21,4.3c-.6-1.7.2-3.5,1.9-4.1,1.7-.6,3.5.2,4.1,1.9l9.6,25.6c.6,1.7-.2,3.5-1.9,4.1-.4.1-.8.2-1.1.2h0Z'/%3e%3cpath%20d='M71.8,9.1h-6.9v4.6h6.9c2.5,0,4.6,2,4.6,4.6h-6.9c-3.8,0-6.9,3.1-6.9,6.9s3.1,6.9,6.9,6.9h2.3c1.7,0,3.2-.4,4.6-1.2v1.2h4.6v-13.7c0-5-4.1-9.1-9.1-9.1h0ZM71.8,27.4h-2.3c-1.3,0-2.3-1-2.3-2.3s1-2.3,2.3-2.3h6.9c0,2.5-2,4.6-4.6,4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M52.3,9.1h-4.6V0h-4.6V32h9.1c5,0,9.1-4.1,9.1-9.1v-4.6c0-5.1-4.1-9.1-9.1-9.1h0ZM56.9,22.9c0,2.5-2,4.6-4.6,4.6h-4.6v-13.7h4.6c2.5,0,4.6,2,4.6,4.6v4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M110.9,13.7h9.1v-4.6h-9.1c-5.1,0-9.1,4.1-9.1,9.1v4.6c0,5.1,4.1,9.1,9.1,9.1h9.1v-4.6h-9.1c-2.5,0-4.6-2-4.6-4.6h13.7v-4.6h-13.7c0-2.5,2-4.6,4.6-4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M93.6,18.3h-4.6c-1.3,0-2.3-1-2.3-2.3s1-2.3,2.3-2.3h10.3v-4.6h-10.3c-3.8,0-6.9,3.1-6.9,6.9s3.1,6.9,6.9,6.9h4.6c1.3,0,2.3,1,2.3,2.3s-1,2.3-2.3,2.3h-10.3v4.6h10.3c3.8,0,6.9-3.1,6.9-6.9s-3.1-6.9-6.9-6.9Z'/%3e%3c/g%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)