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Muse-Glimmer-30B-pruned-GGUF

bluevoid-pl

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Muse-Glimmer-30B-pruned-V2.5-en-pl-GGUF

bluevoid-pl

Vision requires downloading `mmproj-*` file. Quantization of vision models usually compound error, so it's recommended to use Q8_0 qwant regardless of your text-text quantization level. Correct file is: `mmproj-Muse-Glimmer-30B_pruned-pl-V2.5-Q8_0.gguf`. Note: This model is using English thinking, because of that using Polish language in your prompt is not ideal. > [!WARNING] > Make sure to use llama.cpp version greater than `b10430`, model will fail to load on older version.

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zeta-2.1-GGUF

bluevoid-pl

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zeta2-GGUF

bluevoid-pl

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estragon-9b-gguf

Blugart

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ram2

blurlabs

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VoxCPM-GGUF

bluryar

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语音合成

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KoDiffCSE-RoBERTa

BM-K

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KoSimCSE-roberta

BM-K

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KoSimCSE-roberta-multitask

BM-K

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BM-Model

字节跳动

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图像编辑

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rf-r16-m4577

bmars8218

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rf-r16-sp03

bmars8218

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rf-r17-f4-v1

bmars8218

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vietnamese-correction

bmd1905

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vietnamese-correction-v2

bmd1905

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Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive

bmkzl

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视觉问答

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Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Wasserstein-GGUF

bmkzl

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Qwen3.8-27B-Uncensored-GGUF

BnhHo

Uncensored Qwen3.8-27B, published as GGUF quantizations with the multi token prediction (MTP) head retained and verified. Refusal behaviour has been **substantially reduced**, not eliminated. See Measured behaviour for the numbers. Capabilities, training data, and architecture are otherwise unchanged. - Method - Whats here - Overview - Files - Perplexity - Baseline against the unmodified base model - How the baseline was measured - Importance matrix - Building other low bit quants yourself - Third party quants - Usage - ComfyUI - llama cpp - Verification - Measured behaviour - How to read these - Caveats that matter - Requirements - Limitations - License - Speculative decoding, measured on this model - IQ2_M

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