UkisAI 发布了两款新的 Swift 模型：Swift GLM-5.3-Flash 和 Swift Ornith 9B。Swift GLM-5.3-Flash 模型在 MMLU-PRO 基准测试中实现了 61.4% 的思考 token 减少，准确率损失仅为 0.46%。Swift Ornith 9B 模型在不损失准确率的情况下将思考 token 使用量减少了 33.5%，并且显著减少了过度思考循环。这两款模型都有多种量化版本，包括 GGUF，UkisAI 也在开发 GSQ-RCO 实现。 AI
影响 这些模型提高了本地 LLM 部署的效率，可能使用户能够用更少的 VRAM 运行更强大的模型。
排序理由 这是特定开发者发布的新模型，但并非来自一线前沿实验室。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
