unsloth/Qwen3.6-27B-MTP-GGUF
Read our How to Run Qwen3.6 MTP Guide!(https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.6mtp-guide) See Unsloth Dynamic 2.0 GGUFs for our quantization benchmarks. MTP enables ~1.5-2x faster inference with no accuracy loss. You can now run Qwen3.6 MTP GGUFs in U...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#4 Repository Của Ngày
#4 Repository Của Ngày
#3 Repository Của Tuần
🚀 Qwen3.6-27B-MTP-GGUF: Phiên bản tăng tốc inference lên tới 1.5-2x từ Unsloth
Phiên bản GGUF của Qwen3.6-27B được tích hợp MTP (Multi-Token Prediction) giúp tăng tốc inference đáng kể mà không ảnh hưởng đến độ chính xác.
Đây là bản phân phát GGUF của mô hình Qwen3.6-27B do Unsloth phát hành, tích hợp công nghệ MTP (Multi-Token Prediction) để tối ưu hiệu suất inference. Dựa trên mô hình Qwen/Qwen3.6-27B, phiên bản này hỗ trợ chạy trực tiếp trên llama.cpp và Unsloth Studio, phù hợp cho cả môi trường CPU, GPU và Mac.
✨ Điểm nổi bật
- MTP tăng tốc inference: Hỗ trợ tốc độ inference nhanh hơn 1.5-2x so với mô hình gốc mà không mất độ chính xác.
- Hỗ trợ llama.cpp: Cung cấp hướng dẫn chi tiết cài đặt và chạy mô hình thông qua llama.cpp với hỗ trợ CUDA.
- Tích hợp Unsloth Studio: Tự động cấu hình MTP tối ưu cho từng nền tảng phần cứng (Mac, CPU, GPU).
- Định dạng GGUF: Sử dụng định dạng GGUF giúp dễ dàng triển khai và tối ưu bộ nhớ.
- Cài đặt linh hoạt: Hỗ trợ tùy chỉnh tham số như số lượng lõi GPU (
-ngl), độ dài ngữ cảnh (-c), và chế độ tính toán số học (-fa).
💡 Vì sao đáng chú ý
Qwen3.6-27B-MTP-GGUF nổi bật nhờ sự kết hợp giữa công nghệ MTP và định dạng GGUF, mang lại hiệu suất vượt trội cho các ứng dụng cần xử lý thời gian thực. Đặc biệt phù hợp cho môi trường phát triển đa nền tải, nơi người dùng có thể dễ dàng triển khai mô hình trên nhiều kiến trúc phần cứng khác nhau nhờ hỗ trợ từ cả llama.cpp và Unsloth Studio.
#Qwen36 #MTP #GGUF #Unsloth #AI #MachineLearning #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
Qwen3.8-27B !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. !Tip F...
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on small...
Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive Join the Discord(https://discord.gg/SZ5vacTXYf) for updates, roadmaps, projects, or just to chat. Qwen3.6-35B-A3B uncensored by HauhauCS. 0/465 Refusals. HuggingFace's "Hardware Compatibility" widget do...
Qwen3.8-Flash-Next !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc....
🌟 Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled 🔥 Update (April 5): I’ve released the complete training notebook, codebase, and a comprehensive PDF guide to help beginners and enthusiasts understand and reproduce this model's fine-tuning process...
Read our How to Run Qwen3.8-27B Guide!(https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8) This GGUF uses Unsloth Dynamic V3.0 (preview) for SOTA quantization performance. Developer Role Support so Qwen3.8 can work in agentic tools like Codex and more! MTP for...
📰 Tech Blog | 📄 Full Report 1. Model Introduction Kimi K3 is an open-weight, native multimodal agentic model and our most capable model to date. It is a 2.8T-parameter model built on Kimi Delta Attention (K...
Unlimited OCR Works Welcome the Era of One-shot Long-horizon Parsing. Release - 2026/06/23 📄 Our paper is now available on arXiv(https://arxiv.org/abs/2606.23050). - 2026/06/23 🤝 Thanks to the ModelScope community for their support. Our model is n...
DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression Technical Report 👁️ Introduction We introduce DeepSeek-V4.1-Flash, a multimodal Mixture-of-Experts (MoE) model with 552B backbone parameters and support for contexts of up to one milli...