Какой .GGUF-файл следует скачать? (Руководство по квантованию обнимающего лица) скачать в хорошем качестве

Какой .GGUF-файл следует скачать? (Руководство по квантованию обнимающего лица)

Перестаньте гадать над файлами моделей на Hugging Face. Это видео быстро покажет вам, какой файл скачать для вашего стека. Мы постараемся сделать всё максимально практично: сначала GGUF (Ollama / LM Studio / llama.cpp), короткие переходы для GPTQ / AWQ / EXL2, чистая логика памяти (Q8/Q6/Q5/Q4) и когда QAT (Gemma-3) даёт 4-битную графику с поведением, подобным bf16, — без установки и аппаратных обходных путей. Идеально подходит для пользователей, использующих локальные LLM-модели на Ollama, LM Studio или llama.cpp, которым нужно выбирать между квантизацией Q4, Q5, Q6 и Q8. Что вы узнаете → Форматы по стеку: GGUF, GPTQ, AWQ, EXL2 — какой из них относится к вашей среде выполнения → Лестница памяти: эвристика Q8→Q4, которую вы можете ощутить (рассуждения, JSON, длинный контекст) → Q5_K_M против Q4_K_M: где структурированные выходные данные начинают давать сбои и когда следует действовать активнее → Ловушка загрузки №1: Base против Instruct на вкладке Files — и как её избежать → QAT на практике: когда Gemma-3 QAT превосходит универсальный 4-битный формат для длинного контекста и строгого JSON → Конкретные рекомендации: Llama 3.1 (8B) в GGUF/GPTQ/AWQ/EXL2 + где подходит GPT-OSS #GGUF #HuggingFace #Quantization #LocalLLM 🔗 Модель Ресурсы https://huggingface.co/bartowski/Meta... https://huggingface.co/shuyuej/Meta-L... https://huggingface.co/ilhamdprastyo/... https://huggingface.co/turboder p/Llama-3.1-8B-Instruct-exl2 https://huggingface.co/google/gemma-3... https://huggingface.co/openai/gpt-oss... https://huggingface.co/openai/gpt-oss... https://huggingface.co/unsloth/gpt-os... 🎬 Подробнее о локальном ИИ • Малые языковые модели размером менее 4 ГБ:    • Small Language Models Under 4GB: What Actu...   • Заканчивается видеопамять?    • Will Unified Memory Kill Discrete GPUs for...   • Умирает ли локальная генерация изображений ИИ?    • ComfyUI vs GPT-4o & Gemini: Is Local Image...   🛠 Поддержите канал Patreon   / nexttechandai   ⏱️ ГЛАВЫ 00:00 Какой файл модели скачать? 00:20 Понимание квантования моделей 01:06 Руководство по форматам: GGUF, GPTQ, AWQ, QAT 02:25 Лестница памяти: от Q8 до Q3 05:06 Чтение вкладки файлов HuggingFace 07:15 Расширенные настройки GPTQ, EXL2, AWQ, QAT 08:20 Особенности GPT-OSS и Mixture-of-Experts 09:14 Что дальше: сжатие KV, BitNet, улучшенные ядра Оставьте комментарий, чтобы помочь другим: какой квантизатор вы используете и для чего (чат, кодирование, RAG, длинный контекст)? Я соберу наиболее распространенные варианты.