Primeintellect INTELLECT 2 GGUF

由 bartowski 开发

INTELLECT-2的量化版本，使用llama.cpp进行优化，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:Apache-2.0 #高精度量化 #多场景文本生成 #低资源部署

下载量 6,268

发布时间 : 5/12/2025

模型介绍

内容详情

替代品

模型简介

这是一个基于PrimeIntellect/INTELLECT-2模型的量化版本，通过llama.cpp工具进行优化，旨在提供高效的文本生成能力。

模型特点

多种量化选项

提供从Q2_K到Q8_0等多种量化类型，适应不同硬件和性能需求。

高质量量化

部分量化版本（如Q6_K_L、Q5_K_L等）使用Q8_0量化嵌入和输出权重，保持高质量。

硬件优化

支持ARM和AVX硬件，通过在线重打包功能优化性能。

模型能力

文本生成

对话系统

使用案例

对话系统

智能助手

可用于构建智能对话助手，提供自然语言交互。

内容生成

文本创作

支持生成各种类型的文本内容，如故事、文章等。

量化者：bartowski
任务类型：文本生成
基础模型：PrimeIntellect/INTELLECT-2
许可证：Apache-2.0
基础模型关联：量化版
数据集：

PrimeIntellect/Intellect-2-RL-Dataset

PrimeIntellect的INTELLECT-2 Llamacpp imatrix量化版本

使用llama.cpp发布的b5338版本进行量化。

原始模型：https://huggingface.co/PrimeIntellect/INTELLECT-2

所有量化均使用imatrix选项，数据集来自此处

在LM Studio中运行

直接使用llama.cpp或任何基于llama.cpp的项目运行

提示格式

<|im_start|>system  
{系统提示}<|im_end|>  
<|im_start|>user  
{用户输入}<|im_end|>  
<|im_start|>assistant  
<思考>

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
INTELLECT-2-bf16.gguf	bf16	65.54GB	是	完整的BF16权重。
INTELLECT-2-Q8_0.gguf	Q8_0	34.82GB	否	极高品质，通常无需但为最高可用量化。
INTELLECT-2-Q6_K_L.gguf	Q6_K_L	27.26GB	否	嵌入和输出权重使用Q8_0。接近完美，推荐。
INTELLECT-2-Q6_K.gguf	Q6_K	26.89GB	否	极高品质，接近完美，推荐。
INTELLECT-2-Q5_K_L.gguf	Q5_K_L	23.74GB	否	嵌入和输出权重使用Q8_0。高品质，推荐。
INTELLECT-2-Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	23.26GB	否	高品质，推荐。
INTELLECT-2-Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	22.64GB	否	高品质，推荐。
INTELLECT-2-Q4_1.gguf	Q4_1	20.64GB	否	传统格式，性能类似Q4_K_S，但在Apple芯片上功耗表现更优。
INTELLECT-2-Q4_K_L.gguf	Q4_K_L	20.43GB	否	嵌入和输出权重使用Q8_0。良好品质，推荐。
INTELLECT-2-Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	19.85GB	否	良好品质，多数场景默认选择，推荐。
INTELLECT-2-Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	18.78GB	否	质量稍低但节省更多空间，推荐。
INTELLECT-2-Q4_0.gguf	Q4_0	18.71GB	否	传统格式，支持ARM和AVX CPU推理的在线重打包。
INTELLECT-2-IQ4_NL.gguf	IQ4_NL	18.68GB	否	类似IQ4_XS，但稍大。支持ARM CPU推理的在线重打包。
INTELLECT-2-Q3_K_XL.gguf	Q3_K_XL	17.93GB	否	嵌入和输出权重使用Q8_0。质量较低但可用，适合内存有限场景。
INTELLECT-2-IQ4_XS.gguf	IQ4_XS	17.69GB	否	质量尚可，比Q4_K_S更小且性能相近，推荐。
INTELLECT-2-Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	17.25GB	否	质量较低但可用，适合内存有限场景。
INTELLECT-2-Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	15.94GB	否	质量较低。
INTELLECT-2-IQ3_M.gguf	IQ3_M	14.81GB	否	中低质量，新方法性能接近Q3_K_M。
INTELLECT-2-Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	14.39GB	否	质量低，不推荐。
INTELLECT-2-IQ3_XS.gguf	IQ3_XS	13.71GB	否	质量较低，新方法性能尚可，略优于Q3_K_S。
INTELLECT-2-Q2_K_L.gguf	Q2_K_L	13.07GB	否	嵌入和输出权重使用Q8_0。质量非常低但意外可用。
INTELLECT-2-IQ3_XXS.gguf	IQ3_XXS	12.84GB	否	质量较低，新方法性能尚可，与Q3量化相当。
INTELLECT-2-Q2_K.gguf	Q2_K	12.31GB	否	质量非常低但意外可用。
INTELLECT-2-IQ2_M.gguf	IQ2_M	11.26GB	否	质量相对较低，使用前沿技术实现意外可用性。
INTELLECT-2-IQ2_S.gguf	IQ2_S	10.39GB	否	质量低，使用前沿技术实现可用性。
INTELLECT-2-IQ2_XS.gguf	IQ2_XS	9.96GB	否	质量低，使用前沿技术实现可用性。

嵌入/输出权重

部分量化（如Q3_K_XL、Q4_K_L等）采用标准量化方法，但嵌入和输出权重使用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]"

然后指定目标文件：

huggingface-cli download bartowski/PrimeIntellect_INTELLECT-2-GGUF --include "PrimeIntellect_INTELLECT-2-Q4_K_M.gguf" --local-dir ./

若模型超过50GB，将分片存储。下载全部文件至本地目录：

huggingface-cli download bartowski/PrimeIntellect_INTELLECT-2-GGUF --include "PrimeIntellect_INTELLECT-2-Q8_0/*" --local-dir ./

可指定新目录（如PrimeIntellect_INTELLECT-2-Q8_0）或直接下载至当前目录（./）

ARM/AVX相关信息

以往需下载Q4_0_4_4/4_8/8_8等版本，这些文件通过内存交错权重提升ARM和AVX设备性能。

现支持"在线重打包"功能，详情见此PR。使用Q4_0时若硬件受益将自动重打包。

自llama.cpp b4282版本起，Q4_0_X_X文件不可用，需改用Q4_0。

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