> Важно: Эта модель использует формат квантования ЯНГА — эквивалент GGUF для MLX на Apple Silicon. В настоящее время поддерживается только MLX Studio и пакетом jang-tools Python. JANG mixed-precision · CRACK abliterated · No guardrails · 89 GB CRACK surgery with proper probe vectors на самом деле улучшает рассуждения на MiniMax. Защитные ограждения ограничивали полную пропускную способность модели. Более высокая точность квантования = лучшее рассуждение И соответствие. JANG (Jang Adaptive N-bit Grading) — это формат квантования смешанной точности для Apple Silicon — эквивалент GGUF для MLX. Классифицирует тензоры по уровням чувствительности и соответствующим образом присваивает биты. ТРЕЩИНА (контролируемая абляция отказа через откалиброванные выбивные отверстия) удаляет безопасное выравнивание из LLM на уровне веса. Эта модель была аблитерирована с использованием запатентованных методов, обеспечивающих полное соответствие при сохранении качества рассуждений. Данная модель предусмотрена для исследовательских и образовательных целей. Креаторы не несут ответственности за ненадлежащее использование. Загружая эту модель, вы соглашаетесь использовать ее ответственно и в соответствии с действующим законодательством.
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: dealignai
Теги: mlx, minimax_m2, jang, quantized, mixed-precision, apple-silicon, moe, abliterated
Лайков: 3 | Загрузок: 120
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
