Qwen3 Reranker 0.6B W4A16 G128
Qwen3-Reranker-0.6B的GPTQ量化版本，显存使用优化且精度损失小
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发布时间 : 6/7/2025
模型简介
这是一个基于Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B的GPTQ量化模型，主要用于文本分类任务。通过量化技术显著降低了显存使用量，同时保持了较高的精度。
模型特点
显存优化
显存使用量从3228M降至2124M（无FA2），显著提升资源效率
精度保留
预计精度损失<5%，实际测试显示嵌入模型精度损失仅约0.7%
高效量化
使用GPTQ量化技术，结合Ultrachat、T2Ranking和COIG-CQIA作为校准集
模型能力
文本分类
文本重排序
使用案例
信息检索
搜索结果重排序
对搜索引擎返回的结果进行重新排序以提高相关性
文本处理
文档分类
对大量文档进行自动分类
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