已发布并正在追踪几款新的低比特和三元模型,包括Bonsai的1位和1.58位(三元)版本,一款27B参数模型现已在主线后端运行。llama.cpp的更新提高了这些模型的CUDA和Vulkan性能。其他值得注意的发布包括BitCPM-CANN、腾讯的Hy-MT1.5、DeepGrove的Maple-Preview、SyzygyResearch的Mach-1-Additive-35B、FermionResearch的Neutrino-8B以及Doses-AI的Pestle-27B-Ternary,其中一些模型在消费级硬件上实现了高推理速度。 AI
影响 这些低比特和三元模型为在消费级硬件上更高效地部署AI提供了潜力。
排序理由 该项目讨论了各种低比特和三元AI模型的发布和追踪,包括性能更新和新版本,这属于研究和模型发布类别。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- 1-bit models
- 2-bit models
- BitCPM-CANN
- BITNET
- Bonsai
- Hy-MT1.5
- llama.cpp
- Mach-1-Additive-35B
- Maple-Preview
- Neutrino-8B
- Pestle-27B-Ternary
- Tencent
- Ternary models
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