Qwen 3.6 27B AutoRound GGUF,需要您的反馈
摘要
一位用户分享了他们使用AutoRound对Qwen 3.6 27B进行GGUF量化的版本,声称其性能优于其他量化版本,并邀请反馈。
我一直是这个模型的AutoRound量化的粉丝,不知为何,它思考得更少(有点像Qwopus模型),并且比Unsloth量化等更快地提出解决方案。[https://huggingface.co/sphaela/Qwen3.6-27B-AutoRound-GGUF](https://huggingface.co/sphaela/Qwen3.6-27B-AutoRound-GGUF) 我分享给各位,大家可以试试,但老实说,别犹豫,在我的所有测试中,它们一直很可靠,我甚至在MTP量化可用之前就使用过没有MTP的Q6量化,仅仅因为Q6在我的C++编码任务中极其精确。
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DavidAU/Qwen3.6-27B-Heretic-Uncensored-FINETUNE-NEO-CODE-Di-IMatrix-MAX-GGUF
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TurboQuant 是 Qwopus3.6-27B-v2 模型的 GGUF 量化版本,经 GPQA 测试结果确认,并在 Hugging Face 上分享,感谢 Jackrong 和 KyleHessling。
@WaleedAhmad1a10: 查看 Qwen 3.5 27B MoQ 的 GGUF 文件:
Hugging Face 仓库 (kaitchup/Qwen3.6-27B-GGUF-MoQ) 提供了 Qwen3.6-27B MoQ 模型的 GGUF 量化权重,支持使用 llama.cpp 和 Ollama 等工具进行本地推理。