English(EN) I created a 140 GB IQ2_XXS REAP quant of GLM 5.2 for coding. Looking for testers.

用户发布 140GB GLM-5.2 编码量化版供测试

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-08 17:55

一位用户创建了 GLM-5.2 模型的一个 140 GB IQ2_XXS REAP 量化版本，专门针对编码任务进行了优化。此量化版本基于“最受欢迎的 REAP”，可在 Hugging Face 上找到。创建者正在寻找测试者，并想了解它与 Qwen 3.6 27b 和 DeepSeek Flash v4 等其他模型的比较情况。 AI

影响此特定量化版本为本地使用提供了一个大模型变体，有可能在消费级硬件上改进编码辅助。

排序理由用户创建的现有模型量化版本，并非来自主要实验室的前沿发布。

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Signal score: 0 / 100; Composite score across the factors below. Higher = stronger signal that this story matters right now.
Newsworthiness bucket: Tool; 用户创建的现有模型量化版本，并非来自主要实验室的前沿发布。
Source corroboration: Single-source cluster; Only one publisher covered this so far. Single-source stories can still rank when the publisher is high-authority, but they lack cross-source corroboration.
Topics: model release, product; Editorial topic classification. Feeds into how the story surfaces on /topic/<slug> hub pages and into the per-entity coverage mix.
AI-industry relevance: High; Clearly on-topic for AI-industry coverage.
Story freshness: 83 days old; Aged out of breaking-news scoring windows; ranking reflects the durable signal from the full source set.

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报道来源 [1]

r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/whiteh4cker · 2026-07-08 17:55

我为 GLM 5.2 创建了一个 140 GB 的 IQ2_XXS REAP 量化模型，用于编码。正在寻找测试者。

<div class="md"><p><a href="https://huggingface.co/icecubetr/GLM-5.2-504B-Code-GGUF">GLM-5.2-504B-Code-GGUF</a> is an imatrix calibrated quant of the most liked REAP, which is <a href="https://huggingface.co/0xSero/GLM-5.2-REAP-504B-GGUF">0xSero/GLM-5.2-REAP-504B-G…

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报道来源 [1]

我为 GLM 5.2 创建了一个 140 GB 的 IQ2_XXS REAP 量化模型，用于编码。正在寻找测试者。

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