OrionLLM_GRM-3.2-Cliff-GGUF
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OrionLLM_LRM-3.2-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 27B - Input support: text, image (with mmproj file) - details - MTP: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (17.53GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here The files marked `true` in the Split column above are stored as multiple parts in a folder. To download all the parts to a local folder, run:
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bartowski**Model details:** - Parameter count: 125B (source checkpoint) - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: yes (MTP) - details - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (78.92GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here The files marked `true` in the Split column above are stored as multiple parts in a folder. To download all the parts to a local folder, run:
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bartowski**Model details:** - Parameter count: 36B - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: yes (MTP) - details - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (21.86GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here The files marked `true` in the Split column above are stored as multiple parts in a folder. To download all the parts to a local folder, run:
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bartowski**Model details:** - Parameter count: 9B - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (5.91GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants run with llama.cpp - installable in one line via llama.app:
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詳細を見る ↗p-e-w_gpt-oss-20b-heretic-GGUF
bartowskiAll quants made using imatrix option with dataset from here combined with a subset of combined_all_small.parquet from Ed Addario here No chat template specified so default is used. This may be incorrect, check original model card for details. Some of these quants (Q3_K_XL, Q4_K_L etc) are the standard quantization method with the embeddings and output weights quantized to Q8_0 instead of what they would normally default to.
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