Qwen2.5-14B_Uncensored_Instruct-GGUF

项目概述

这是一个基于Qwen2.5-14B_Uncensored_Instruct模型的优化项目，专注于提供多种不同量化版本的GGUF格式模型文件。该项目由bartowski完成量化工作，使用llama.cpp b3787版本进行处理，旨在让用户能够根据自己的硬件条件选择最适合的模型版本。

模型特点

该项目提供了从高质量到低质量、从大体积到小体积的多种量化版本，包括：

• 完整的F16权重版本(29.55GB)
• 多种Q8、Q6、Q5、Q4、Q3、Q2量化版本
• 特殊的I-quant量化版本
• 针对ARM芯片优化的特殊版本

使用方式

这些模型文件可以在LM Studio中运行，使用统一的提示词格式：

<|im_start|>system
{system_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

选择建议

在选择合适的模型版本时，用户需要考虑以下因素：

• 设备可用内存(RAM)和显存(VRAM)大小
• 是否需要GPU加速
• 性能与质量的平衡需求
• 硬件平台类型(Nvidia、AMD、ARM等)

下载方式

项目支持两种下载方式：

1. 直接从Hugging Face下载单个文件
2. 使用huggingface-cli命令行工具下载

技术特色

项目的一些特殊技术亮点包括：

• 部分版本使用Q8_0量化处理嵌入层和输出权重
• 提供针对ARM架构优化的特殊版本
• 新型I-quant量化方法的应用

使用建议

• 追求最快速度：选择小于GPU显存1-2GB的版本
• 追求最高质量：选择小于(系统内存+显存)总和1-2GB的版本
• AMD显卡用户需确认使用的是rocBLAS还是Vulcan版本
• 建议新手用户优先选择K-quant版本(QX_K_X格式)

版本说明

项目提供了多个推荐版本：

• Q6_K_L/Q6_K：接近完美的高质量版本
• Q5_K系列：推荐的高质量版本
• Q4_K_M：适合大多数使用场景的默认版本
• IQ4_XS：性能接近Q4_K_S但体积更小
• 低配置设备可考虑Q3系列或IQ3系列