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**Model details:** - Parameter count: 35B - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (22.32GB) - 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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**Model details:** - Parameter count: 33B (source checkpoint) - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (20.49GB) - 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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**Model details:** - Parameter count: 9B (source checkpoint) - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (5.21GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants were made with llama.cpp release b11490 - if this model's architecture is newly supported, you'll need that release or newer to run them.

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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. If the model is bigger than 50GB, it will have been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run: You can either specify a new local-dir (agentica-org_DeepScaleR-1.5B-Preview-Q8_0) or download them all in place (./)

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**Model details:** - Parameter count: 180B (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 (127.09GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here **About these sizes:** 51.7 % of this model's weights (`per_layer_token_embd` (160 wide), `ffn_down_exps` (640 wide), `hc_attn_up` (320 wide), `hc_ffn_up` (320 wide) and 2 more) have row widths that llama.cpp's 256-wide K and IQ block types cannot use, so each size gives them one of the 32-wide types instead (Q4_0 to Q8_0, or IQ4_NL), whatever type its name asks for, and the files above are closer together in size than usual. These sizes were not made, each within 1 % of the size of another file of the same kind: Q4_K_L (0.9 % from Q5_K_S), IQ2_XXS (0.7 % from IQ2_XS).

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All quants made using imatrix option with dataset from here combined with a subset of combined_all_small.parquet from Ed Addario here 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. If the model is bigger than 50GB, it will have been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run:

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必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

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