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LatitudeGames_Wayfarer-2-12B-GGUF
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詳細を見る ↗lb-reranker-0.5B-v1.0-GGUF
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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 (5.84GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants were made with llama.cpp release b11081 - if this model's architecture is newly supported, you'll need that release or newer to run them.
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bartowskiThe first thing to figure out is how big a model you can run. To do this, you'll need to figure out how much RAM and/or VRAM you have. If you want your model running as FAST as possible, you'll want to fit the whole thing on your GPU's VRAM. Aim for a quant with a file size 1-2GB smaller than your GPU's total VRAM. If you want the absolute maximum quality, add both your system RAM and your GPU's VRAM together, then similarly grab a quant with a file size 1-2GB Smaller than that total.
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詳細を見る ↗LFM2.5-24B-A2B-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 24B (source checkpoint) - Input support: text - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (15.35GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants were made with llama.cpp release b11606 - if this model's architecture is newly supported, you'll need that release or newer to run them.
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bartowski**Model details:** - Parameter count: 127B - Input support: text - Speculative decoding: yes (MTP) - details - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (77.80GB) - 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: 127B - Input support: text - Speculative decoding: yes (MTP) - details - imatrix: yes - details - Perplexity/KLD measured: no **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (77.80GB) - 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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詳細を見る ↗Ling-3.0-flash-Sante-GGUF
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bartowski**Model details:** - Parameter count: 125B - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (78.66GB) - 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: 8B - Input support: text - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details - Perplexity/KLD measured: no **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (4.92GB) - 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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