Qwen ने अपने Qwen 3.8 27B मॉडल के लिए ओपन वेट्स जारी किए हैं। चेकपॉइंट Hugging Face पर उपलब्ध है।
Qwen ने Qwen 3.8 27B के लिए ओपन वेट्स जारी किए
ISTA ने Qwen3.8-Flash-Next और 50% विशेषज्ञ-कटाई वाले कोडर बिल्ड के लिए GSQ-RCO GGUF जारी किए
ISTA डीप एल्गोरिदम और सिस्टम्स लैब ने विरल मिक्स्चर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स मॉडल Qwen3.8-Flash-Next के क्वांटाइज्ड GGUF संस्करण जारी किए हैं, साथ ही एक प्रयोगात्मक क्षमता-लक्षित बिल्ड भी जारी की गई है जिसमें इसके आधे विशेषज्ञों को हटा दिया गया है।
क्वांटीज़ेशन-अवेयर हीलिंग QAT से तेज़ी से 4-बिट LLMs को पुनर्स्थापित करता है
लेखकों ने क्वांटीज़ेशन-अवेयर हीलिंग (QAH) पेश किया, एक पाइलाइन जो संरचनात्मक संपीड़न और क्वांटीज़ेशन के दौरान खोए गए प्रदर्शन को पुनर्स्थापित करने के लिए अदबाई मॉडलों से सीधे 4-बिट छात्रों को डिस्टिल करता है। GPT-OSS 120B पर लागू, यह विधि Hypernova-60B उत्पन्न करती है, जो 9 में से 7 बेंचमार्क्स पर bfloat16 स्रोत के बराबर या बेहतर प्रदर्शन देता है जबकि लगभग 4 गुना कम वजन मेमोरी का उपयोग करता है।
क्वांटीज़ेशन-अवेयर हीलिंग QAT से तेज़ी से 4-बिट LLMs को पुनर्स्थापित करता है
लेखकों ने क्वांटीज़ेशन-अवेयर हीलिंग (QAH) पेश किया, एक विधि जो संरचनात्मक रूप से संपीड़ित, 4-बिट बड़े भाषा मॉडलों में तर्क और कोडिंग क्षमताओं को पुनर्स्थापित करती है। मानक क्वांटीज़ेशन-अवेयर ट्रेनिंग के विपरीत जो संपीड़ित मॉडल को फिर से फिट करता है, QAH 4-बिट छात्र को सीधे मूल असंपीड़ित मॉडल से डिस्टिल करता है।
PrismML ने Bonsai 27B जारी किया, Qwen3.6-27B को 1-बिट और टर्नरी वजन में संपीड़ित किया
PrismML ने Bonsai 27B जारी किया है, जो Qwen3.6-27B मॉडल का एक लो-बिट क्वांटाइजेशन है जो बिना पुनः प्रशिक्षण के लैपटॉप और फोन पर बड़े बहुआयामी मॉडल चलाने की सुविधा देता है।
UD-Q2_K_XL में Qwen3.5 122B A10B, 64GB RAM में फिट होता है और आंतरिक ज्ञान में सुधार करता है
एक उपयोगकर्ता प्रदर्शित करता है कि UD-Q2_K_XL के साथ क्वांटाइज़ किया गया Qwen3.5 122B A10B, 64GB सिस्टम RAM में फिट हो सकता है, जिससे उस प्रतिबंध के लिए पिछला सर्वोत्तम विकल्प बदल जाता है।