GSQ-RCO
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4 天有情绪数据
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Unsloth 对 DeepSeek-V4.1 进行基准测试，声称领先 GSQ-RCO >20%
Unsloth 发布了其 DeepSeek-V4.1 模型的基准测试结果，声称在各项任务上比 GSQ-RCO 表现好 10-20%。基准测试在 512K 上下文窗口下针对 agentic 任务，在 128K 上下文窗口下针对通用任务进行，使用了比以往评估多得多的数据（351 亿 token）。Unsloth 还通过改进方法和使用官方评测器来解决基准测试噪声和评测准确性问题，涉及 Terminal Bench 和 DeepSWE 等任务。
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UkisAI 发布 Swift GLM-5.3 和 Ornith 9B 模型，减少 token 使用量
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…
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Underdog Saluki 27B：运行量化 Qwen3.8-27B 模型指南
本教程详细介绍了如何运行 Underdog Saluki 27B 模型，这是 Qwen3.8-27B 的量化版本。Saluki 以在缩小尺寸的同时保持工具调用能力而闻名，据报道在 120 项任务的基准测试中表现优于完整模型。该指南包括使用 llama.cpp 将 Saluki 与 ISTA-DASLab 的同款模型 GSQ-RCO 量化版本进行比较，评估它们在 GPU 上的性能，以及在 Berkeley Function Callin…
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Strata AI 模型因速度快但智能下降而受到质疑
一位 r/LocalLLaMA 用户质疑 Strata 模型是否会损害整体 AI 性能，可能归因于其速度优化或 Swift 和 GSQ-RCO 等特定配置。用户指出，尽管 Strata 速度很快，但与 Deepseek Flash V4 等较小模型相比，其在基本游戏编码方面的能力却出奇地差。帖子中引用的独立测试也表明，Strata 需要更多的提示和示例才能获得与较小模型相当的结果，因此用户建议除非速度是绝对优先事项，否则应避免使用 S…
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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
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。