基于 MuXodious/HER-32B-absolute-heresy 的 i1 量化 GGUF 模型，支持多轮对话、角色扮演，提供多种 IQ 和 Q 系列量化版本，满足不同性能需求。【此简介由AI生成】
base_model: MuXodious/HER-32B-absolute-heresy language:
- zh
- en library_name: transformers license: apache-2.0 mradermacher: readme_rev: 1 quantized_by: mradermacher tags:
- roleplay
- dialogue
- multi-turn
- qwen
- reinforcement-learning
- chat
- heretic
- uncensored
- decensored
- abliterated
关于
https://huggingface.co/MuXodious/HER-32B-absolute-heresy 的加权/矩阵量化版本
如需便捷概览和下载列表，请访问我们的该模型页面。
静态量化版本可在 https://huggingface.co/mradermacher/HER-32B-absolute-heresy-GGUF 获取
使用方法
如果您不确定如何使用GGUF文件，请参考TheBloke的READMEs中的相关内容，了解更多详细信息，包括如何合并多部分文件。
提供的量化版本
（按大小排序，而非质量排序。通常，IQ量化版本优于同等大小的非IQ量化版本）
| 链接 | 类型 | 大小/GB | 说明 |
|---|---|---|---|
| GGUF | 矩阵文件 | 0.1 | 矩阵文件（用于创建您自己的量化版本） |
| GGUF | i1-IQ1_S | 7.4 | 适用于存储空间极度紧张的情况 |
| GGUF | i1-IQ1_M | 8.1 | 主要适用于存储空间紧张的情况 |
| GGUF | i1-IQ2_XXS | 9.1 | |
| GGUF | i1-IQ2_XS | 10.1 | |
| GGUF | i1-IQ2_S | 10.6 | |
| GGUF | i1-IQ2_M | 11.5 | |
| GGUF | i1-Q2_K_S | 11.6 | 质量极低 |
| GGUF | i1-Q2_K | 12.4 | IQ3_XXS 可能更好 |
| GGUF | i1-IQ3_XXS | 12.9 | 质量较低 |
| GGUF | i1-IQ3_XS | 13.8 | |
| GGUF | i1-Q3_K_S | 14.5 | IQ3_XS 可能更好 |
| GGUF | i1-IQ3_S | 14.5 | 优于 Q3_K* |
| GGUF | i1-IQ3_M | 15.0 | |
| GGUF | i1-Q3_K_M | 16.1 | IQ3_S 可能更好 |
| GGUF | i1-Q3_K_L | 17.4 | IQ3_M 可能更好 |
| GGUF | i1-IQ4_XS | 17.8 | |
| GGUF | i1-Q4_0 | 18.8 | 速度快，质量低 |
| GGUF | i1-Q4_K_S | 18.9 | 尺寸/速度/质量的最佳平衡 |
| GGUF | i1-Q4_K_M | 19.9 | 速度快，推荐使用 |
| GGUF | i1-Q4_1 | 20.7 | |
| GGUF | i1-Q5_K_S | 22.7 | |
| GGUF | i1-Q5_K_M | 23.3 | |
| GGUF | i1-Q6_K | 27.0 | 实际效果接近静态 Q6_K |
以下是ikawrakow制作的比较部分低质量量化类型的实用图表（数值越低越好）：
以下是Artefact2对此问题的看法： https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9
常见问题 / 模型请求
有关您可能存在的疑问，以及如果您希望对其他模型进行量化处理，请参阅 https://huggingface.co/mradermacher/model_requests。
致谢
感谢我的公司 nethype GmbH 允许我使用其服务器，并为我的工作站提供升级，使我能够在业余时间完成这项工作。特别感谢 @nicoboss 提供其私人超级计算机的访问权限，这让我能够提供比原本更多、质量更高的 imatrix 量化版本。