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**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 run with llama.cpp - installable in one line via llama.app:
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**Model details:** - Parameter count: 35B (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 (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: 3B - Input support: text - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (1.62GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants were made with llama.cpp release b10883 - if this model's architecture is newly supported, you'll need that release or newer to run them.
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If running with CUDA on a model that has `Q4_K` or `Q5_K` for `61.blk.ffn_down_exps` you should compile with the following flag: to avoid `NaN` activations. This is most likely an issue in `llama.cpp` itself and will hopefully be resolved, but in the meantime this fixes the issue. You can check in the info on huggingface which models are affected, but it seems to be `Q5_K_S`, `Q4_K_S`, `Q3_K_XL`, `Q3_K_L`, `Q3_K_M`, `IQ3_M`, `IQ3_XS`, and `IQ3_XXS`
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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. Some say that this improves the quality, others don't notice any difference. If you use these models PLEASE COMMENT with your findings. I would like feedback that these are actually used and useful so I don't keep uploading quants no one is using. 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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