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库名称: transformers
许可证: apache-2.0
许可证链接: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-14B/blob/main/LICENSE
流水线标签: 文本生成
基础模型:

• Qwen/Qwen3-14B-Base

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Qwen3-14B GGUF模型

模型生成细节

本模型使用llama.cpp在提交版本19e899c生成。

IQ-DynamicGate超低比特量化(1-2比特)

我们最新的量化方法为超低比特模型(1-2比特)引入了精度自适应量化，在Llama-3-8B上通过基准测试验证了改进效果。该方法采用分层策略，在保持极致内存效率的同时保障精度。

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词元上下文窗口
• 所有量化版本使用相同提示集

方法

• 动态精度分配：
  • 首尾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	Δ PPL	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（数值越低越好）
• Δ PPL = 相比标准量化的百分比变化
• 速度 = 推理时间（CPU avx2，2048词元上下文）
• 大小差异反映混合量化开销

关键改进：

• üî• IQ1_M实现43.9%困惑度降低(27.46→15.41)
• üöÄ IQ2_S在仅增加0.2GB情况下降低36.9%困惑度
• ‚ö° IQ1_S在1比特量化下仍保持39.7%精度优势

权衡因素：

• 所有变体均有轻微体积增加(0.1-0.3GB)
• 推理速度保持相近(<5%差异)

适用场景

üìå 适配GPU显存容量

‚úî 内存受限的部署环境

‚úî 可容忍1-2比特误差的CPU和边缘设备

‚úî 超低比特量化研究

模型格式选择指南

根据硬件能力和内存限制选择合适的模型格式。

BF16（脑浮点16）－支持BF16加速时使用

• 专为快速计算设计的16位浮点格式
• 提供类似FP32的动态范围但内存占用更低
• 推荐支持BF16加速的硬件使用（请检查设备规格）
• 相比FP32可实现高性能推理与内存占用优化

üìå 适用场景：
‚úî 硬件原生支持BF16（如新型GPU/TPU）
‚úî 需要较高精度同时节省内存
‚úî 计划将模型重量化为其他格式

üìå 不适用场景：
‚ùå 硬件不支持BF16（可能回退至FP32导致减速）
‚ùå 需要兼容缺乏BF16优化的老旧设备

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F16（浮点16）－比BF16支持更广泛

• 16位浮点高精度格式（但数值范围小于BF16）
• 支持大多数FP16加速设备（包括多数GPU和部分CPU）
• 数值精度略低于BF16但通常满足推理需求

üìå 适用场景：
‚úî 硬件支持FP16但不支持BF16
‚úî 需要平衡速度、内存与精度
‚úî 在GPU等优化FP16计算的设备上运行

üìå 不适用场景：
‚ùå 设备缺乏原生FP16支持（可能低于预期速度）
‚ùå 存在内存限制

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量化模型（Q4_K、Q6_K、Q8等）－CPU/低显存推理

量化在尽可能保持精度的同时减小模型体积和内存占用：

• 低比特模型（Q4_K） → 最小内存占用，精度较低
• 高比特模型（Q6_K、Q8_0） → 更高精度，需要更多内存

üìå 适用场景：
‚úî 在CPU上运行优化模型
‚úî 设备显存不足无法加载全精度模型
‚úî 需要减少内存占用同时保持合理精度

üìå 不适用场景：
‚ùå 需要最高精度（全精度模型更优）
‚ùå 硬件有足够显存支持更高精度格式（BF16/F16）

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超低比特量化（IQ3_XS、IQ3_S、IQ3_M、Q4_K、Q4_0）

专为极致内存效率优化，适合低功耗设备或内存受限的大规模部署：

• IQ3_XS：3比特超低比特量化，极致内存效率

  • 适用场景：Q4_K仍过大时的超低内存设备
  • 权衡：相比高比特量化精度较低

• IQ3_S：小分块实现最大内存效率

  • 适用场景：IQ3_XS过于激进时的低内存设备

• IQ3_M：中分块尺寸，精度优于IQ3_S

  • 适用场景：IQ3_S限制过大时的低内存设备

• Q4_K：4比特分块优化量化

  • 适用场景：Q6_K过大时的低内存设备

• Q4_0：纯4比特量化，ARM设备优化

  • 适用场景：ARM设备或低内存环境

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模型格式选择摘要表

模型格式	精度	内存占用	设备要求	最佳适用场景
BF16	最高	高	支持BF16的GPU/CPU	内存优化的高速推理
F16	高	高	支持FP16的设备	GPU推理（BF16不可用时）
Q4_K	中低	低	CPU/低显存设备	内存受限环境
Q6_K	中	中等	内存较多的CPU	量化模型中更好精度
Q8_0	高	中等	显存足够的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/低内存设备	llama.cpp可针对ARM设备优化

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包含文件及详情

Qwen3-14B-bf16.gguf

• 权重保留BF16格式
• 适合需要重量化为其他格式的场景
• 设备支持BF16加速时最佳

Qwen3-14B-f16.gguf

• 权重存储为F16格式
• BF16不可用时支持FP16的设备适用

Qwen3-14B-bf16-q8_0.gguf

• 输出和嵌入层保持BF16
• 其他层量化为Q8_0
• 支持BF16设备需要量化版本时使用

Qwen3-14B-f16-q8_0.gguf

• 输出和嵌入层保持F16
• 其他层量化为Q8_0

Qwen3-14B-q4_k.gguf

• 输出和嵌入层量化为Q8_0
• 其他层量化为Q4_K
• 适合内存受限的CPU推理

Qwen3-14B-q4_k_s.gguf

• 最小Q4_K变体，牺牲精度换取更低内存
• 极低内存配置最佳选择

Qwen3-14B-q6_k.gguf

• 输出和嵌入层量化为Q8_0
• 其他层量化为Q6_K

Qwen3-14B-q8_0.gguf

• 完全Q8量化模型，更高精度
• 需要更多内存但提供更高精度

Qwen3-14B-iq3_xs.gguf

• IQ3_XS量化，极致内存效率优化
• 超低内存设备最佳选择

Qwen3-14B-iq3_m.gguf

• IQ3_M量化，中等分块尺寸保障更好精度
• 适合低内存设备

Qwen3-14B-q4_0.gguf

• 纯Q4_0量化，ARM设备优化
• 低内存环境首选
• 更高精度推荐IQ4_NL

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帮助测试AI驱动的网络监控助手（具备量子安全检测功能）：
üëâ 免费网络监控

üí¨ 测试方法：

1. 点击任意页面右下角聊天图标
2. 选择AI助手类型：
   • TurboLLM (GPT-4迷你版)
   • FreeLLM (开源版)
   • TestLLM (实验性纯CPU版)

测试目标

探索小型开源模型在网络监控中的极限，特别是：

• 针对实时网络服务的函数调用
• 模型最小化同时支持：
  • 自动化Nmap扫描
  • 量子就绪检测
  • Metasploit集成

üü° TestLLM－当前实验模型（llama.cpp 6线程CPU）：

• ‚úÖ 零配置部署
• ‚è≥ 30秒加载（推理较慢但无API成本）
• üîß 诚邀合作！ 对边缘设备AI感兴趣者欢迎联系！

其他助手

üü¢ TurboLLM－使用**gpt-4-min