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Qwen3.8-Flash-Next 模型发布，采用 GSQ-RCO 量化，减小尺寸并提升速度

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

Qwen3.8-Flash-Next 模型的新版本 GSQ-RCO 已发布，文件尺寸显著减小，同时保持接近基线的质量。此量化方法将模型尺寸从约 80-95GB 降低到 68-76GB。其中 Q2_0 变体因其速度而受到关注，声称在编码任务中提示吞吐量比其他量化格式提高了高达 6.2 倍，并改善了整体延迟。 AI

影响 此次发布提供了更高效的 Qwen3.8-Flash-Next 版本，可能使其在资源受限设备上得到更广泛的应用，并提高特定任务的推理速度。

排序理由 发布了具有性能基准的新模型量化。

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Qwen3.8-Flash-Next 模型发布，采用 GSQ-RCO 量化，减小尺寸并提升速度

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发布了具有性能基准的新模型量化。
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报道来源 [2]

  1. Hugging Face Trending Models TIER_1 Deutsch(DE) · ISTA-DASLab ·

    ISTA-DASLab/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF

    image-text-to-text · 13,471 downloads · 97 likes

  2. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/BullfrogScary8947 ·

    [发布] Qwen3.8-Flash-Next 的 SOTA GGUFs：GSQ-RCO 提供接近基线的性能

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1whu67w/release_sota_ggufs_for_qwen38flashnext_gsqrco/"> <img alt="[Release] SOTA GGUFs for Qwen3.8-Flash-Next: GSQ-RCO Providing Near Baseline Performance" src="https://external-preview.redd.it/7Dno1MpvxCV47U…

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