TabbyAPI
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2 天有情绪数据
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GLM-5.3-UNCENSORED EXL3 3.0bpw 模型发布，采用 ExLlamaV3 量化
GLM-5.3 模型的一个量化版本，名为 GLM-5.3-UNCENSORED EXL3 3.0bpw，已在 Hugging Face 上发布。该模型基于 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8，而后者是 zai-org/GLM-5.3 的权重编辑变体。新版本采用了 ExLlamaV3 量化技术，拥有一个 753B 参数架构和 256 个路由专家。初步评估表明，与原始 FP8 源相比，性能下降极小，但已注意到…
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ExLlamaV3 因在本地 LLM 部署中的卓越性能而受到赞誉
一位 Reddit 用户正在推广 ExLlamaV3，他们认为这款软件在本地运行大型语言模型方面被低估了。他们强调，与 llama.cpp 相比，ExLlamaV3 具有更优越的量化质量、更低的 KLD 指标和更快的性能，特别是对于拥有 NVIDIA GPU 的用户。该用户还提到了最近的更新，包括 CPU MoE 卸载，并分享了他们通过 tabbyAPI 使用 ExLlamaV3 和 Qwen 模型进行实验的积极体验。
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EXL3模型在r/LocalLLaMA社区中失去吸引力，尽管性能优越
EXL3模型，作为运行大型语言模型的llama.cpp的替代方案，似乎在r/LocalLLaMA社区中失去了吸引力。虽然EXL3在每秒令牌数和独特的压缩技术方面表现强劲，但其主要的部署方式TabbyAPI需要至少24GB显存的GPU，限制了硬件配置较低用户的可访问性。尽管有技术优势，但该模型被认为缺乏广泛关注，引发了对其持续开发的担忧，尽管最近的更新表明支持RAM溢出，可能扩大其吸引力。