@danielhanchen: 我们还发布了可在8GB内存上运行的1位 Qwen3.8-27B 量化版本。它们相比BF16保留了约77%的准确率。我们原本…
摘要
Unsloth AI 发布了可在8GB内存上运行的 Qwen3.8-27B AI模型的1位量化版本,相比BF16精度保留了约77%的准确率。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/08/20 00:48
我们还推出了1位量化版Qwen3.8-27B模型,可在8GB内存设备上运行。
与BF16精度相比,其性能保留了约77%的准确率。
最初我们本不打算公开发布,但在内部测试中发现其表现异常出色,令我们深感惊讶!
Unsloth AI (@UnslothAI): 我们推出采用全新动态V3技术的Qwen3.8-27B GGUF量化模型,在Div-300、KLD等基准测试中精度提升超10%。
同时发布可保留77%精度的1位量化版本,仅需8GB内存即可运行。
博客:https://t.co/tHsBexyh2K GGUF文件:
相似文章
@UnslothAI:Qwen3.8 现在可以在本地运行了!我们通过 Dynamic 1-bit 选择性量化层,将 Qwen3.8-2.4T-A95B 从 4.9TB 缩小到 397GB(-91% 体积)……
Unsloth 宣布 Qwen3.8 现在可以在本地运行,通过 Dynamic 1-bit 量化将 2.4T 参数模型从 4.9TB 缩小到 397GB,并提供了指南和 GGUF 版本。
@sudoingX: 这个实验室将 Qwen 3.6 27B(这个我整个月都称之为 24GB 层级霸主的模型)压缩到了 3.9GB。……
PrismML 宣布推出 Bonsai 27B,这是 Qwen3.6 27B 的二值量化版本,可在手机上运行,每个权重仅使用 1.125 比特,声称保留了 89.5% 的智能。该模型正由 @sudoingX 独立测试以验证性能。
@UnslothAI:Qwen3.8-27B 即将发布!可在 17GB RAM/VRAM 配置上本地运行。
阿里巴巴宣布 Qwen3.8-27B 开源权重版本发布,可在 17GB RAM/VRAM 上本地运行,同时还有更大的 Qwen3.8-Max。
@TheAhmadOsman: 一直在玩@PrismML的新模型,该模型将Qwen 3.5 27B变成了子4GB和子6GB的权重,令我印象深刻 C…
PrismML发布了一个压缩版的Qwen 3.5 27B,可以装入子4GB和子6GB内存中,实现了令人印象深刻的本地AI性能。
女士们,先生们,我向大家介绍 Qwen3.8 27b 1位量化脑损伤版本
一位用户在8GB显存系统上测试了 unsloth 1位量化版本的 Qwen 3.8 27B AI模型,并发现结果很有趣。