Thedrummer Cydonia 24B V2 GGUF

由 bartowski 开发

这是一个24B参数的大语言模型，经过llama.cpp的imatrix量化处理，提供多种量化版本以适应不同硬件需求。

大型语言模型开源协议:其他 #高精度量化 #多场景文本生成 #低内存优化

下载量 5,797

发布时间 : 2/14/2025

模型介绍

内容详情

替代品

模型简介

Cydonia-24B-v2是一个高性能的大语言模型，经过量化处理后可在本地运行，适用于文本生成任务。

模型特点

多种量化版本

提供从Q8_0到IQ2_XS等多种量化版本，适应不同硬件和性能需求。

高质量量化

使用imatrix选项进行量化，保持模型性能的同时减少资源占用。

本地运行支持

可在LM Studio或任何基于llama.cpp的项目中运行，适合本地部署。

模型能力

文本生成

使用案例

文本生成

创意写作

用于生成创意文本、故事或诗歌。

代码生成

辅助生成代码片段或完成编程任务。

量化者：bartowski
任务类型：文本生成
许可证：其他
基础模型：TheDrummer/Cydonia-24B-v2

TheDrummer的Cydonia-24B-v2模型Llamacpp imatrix量化版本

使用llama.cpp发布的b4688版本进行量化。

原始模型：https://huggingface.co/TheDrummer/Cydonia-24B-v2

所有量化版本均使用imatrix选项，数据集来自此处。

在LM Studio中运行这些模型。

使用llama.cpp直接运行，或任何其他基于llama.cpp的项目。

提示格式

未找到提示格式，请查看原始模型页面。

从下方下载单个文件（非整个分支）：

文件名	量化类型	文件大小	是否分片	描述
Cydonia-24B-v2-Q8_0.gguf	Q8_0	25.05GB	false	极高品质，通常不需要，但为最高可用量化版本。
Cydonia-24B-v2-Q6_K_L.gguf	Q6_K_L	19.67GB	false	嵌入和输出权重使用Q8_0。极高质量，接近完美，推荐。
Cydonia-24B-v2-Q6_K.gguf	Q6_K	19.35GB	false	极高质量，接近完美，推荐。
Cydonia-24B-v2-Q5_K_L.gguf	Q5_K_L	17.18GB	false	嵌入和输出权重使用Q8_0。高质量，推荐。
Cydonia-24B-v2-Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	16.76GB	false	高质量，推荐。
Cydonia-24B-v2-Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	16.30GB	false	高质量，推荐。
Cydonia-24B-v2-Q4_1.gguf	Q4_1	14.87GB	false	传统格式，性能与Q4_K_S相似，但在Apple芯片上改进了每瓦特生成的token数。
Cydonia-24B-v2-Q4_K_L.gguf	Q4_K_L	14.83GB	false	嵌入和输出权重使用Q8_0。良好质量，推荐。
Cydonia-24B-v2-Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	14.33GB	false	良好质量，大多数用例的默认大小，推荐。
Cydonia-24B-v2-Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	13.55GB	false	质量略低但节省更多空间，推荐。
Cydonia-24B-v2-Q4_0.gguf	Q4_0	13.49GB	false	传统格式，为ARM和AVX CPU推理提供在线重打包功能。
Cydonia-24B-v2-IQ4_NL.gguf	IQ4_NL	13.47GB	false	类似IQ4_XS，但稍大。为ARM CPU推理提供在线重打包功能。
Cydonia-24B-v2-Q3_K_XL.gguf	Q3_K_XL	12.99GB	false	嵌入和输出权重使用Q8_0。质量较低但可用，适合内存有限的场景。
Cydonia-24B-v2-IQ4_XS.gguf	IQ4_XS	12.76GB	false	质量尚可，比Q4_K_S更小且性能相似，推荐。
Cydonia-24B-v2-Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	12.40GB	false	质量较低但可用，适合内存有限的场景。
Cydonia-24B-v2-Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	11.47GB	false	低质量。
Cydonia-24B-v2-IQ3_M.gguf	IQ3_M	10.65GB	false	中低质量，新方法，性能与Q3_K_M相当。
Cydonia-24B-v2-Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	10.40GB	false	低质量，不推荐。
Cydonia-24B-v2-IQ3_XS.gguf	IQ3_XS	9.91GB	false	较低质量，新方法，性能尚可，略优于Q3_K_S。
Cydonia-24B-v2-Q2_K_L.gguf	Q2_K_L	9.55GB	false	嵌入和输出权重使用Q8_0。质量非常低但出奇地可用。
Cydonia-24B-v2-IQ3_XXS.gguf	IQ3_XXS	9.28GB	false	较低质量，新方法，性能尚可，与Q3量化相当。
Cydonia-24B-v2-Q2_K.gguf	Q2_K	8.89GB	false	质量非常低但出奇地可用。
Cydonia-24B-v2-IQ2_M.gguf	IQ2_M	8.11GB	false	质量相对较低，使用SOTA技术使其出奇地可用。
Cydonia-24B-v2-IQ2_S.gguf	IQ2_S	7.48GB	false	低质量，使用SOTA技术使其可用。
Cydonia-24B-v2-IQ2_XS.gguf	IQ2_XS	7.21GB	false	低质量，使用SOTA技术使其可用。

嵌入/输出权重

部分量化版本（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，可以指定要下载的具体文件：

huggingface-cli download bartowski/TheDrummer_Cydonia-24B-v2-GGUF --include "TheDrummer_Cydonia-24B-v2-Q4_K_M.gguf" --local-dir ./

如果模型大小超过50GB，则会被分割为多个文件。要下载所有文件到本地文件夹，运行：

huggingface-cli download bartowski/TheDrummer_Cydonia-24B-v2-GGUF --include "TheDrummer_Cydonia-24B-v2-Q8_0/*" --local-dir ./

可以指定新的本地目录（TheDrummer_Cydonia-24B-v2-Q8_0）或直接下载到当前目录（./）。

ARM/AVX信息

以前，您会下载Q4_

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