atomic chat量化居然比unsloth 更小更强Atomic Chat面向智能体的本地 AI 应用与推理引擎。本地运行开源权重大型语言模型 —— 隐私安全完全在您的设备上离线运行。repo:GitHub - AtomicBot-ai/Atomic-Chat: Local AI app and inference engine for agents. Run open-weight LLMs locally — private, 100% offline on your computer. Join our Discord: https://discord.com/invite/8wGSsvmg4V · GitHub最大的特点,就是小!比如最近火爆的Qwen3.8-27B模型FileSizeKL divergencetop-1Q8_028.9 GB0.0006498.92%AD-Q6_K25.0 GB0.0010798.67%AD-Q6_K-Q5_K_M23.1 GB0.0025297.94%AD-Q5_K_M20.2 GB0.0041997.34%AD-Q5_K_M-Q4_K_M18.6 GB0.0073096.43%AD-Q4_K17.1 GB0.0112695.59%AD-IQ4_XS16.5 GB0.0124895.39%AD-IQ4_XS-IQ3_S14.4 GB0.0266093.15%AD-IQ3_S13.8 GB0.0324792.41%AD-IQ3_S-IQ3_XXS13.0 GB0.0433791.33%AD-IQ3_XXS12.1 GB0.0697289.13%AD-IQ2_S11.1 GB0.0983287.18%AD-IQ2_S-IQ2_XS10.2 GB0.1380784.77%AD-IQ2_XS9.9 GB0.1617083.48%AD-IQ2_XXS9.0 GB0.2566379.44%AD-IQ1_M8.5 GB0.3421276.34%比如AD-IQ3_S 这款,大小13.8GB, top1 是93.15% ,应该可以一用.可以从这里下载到模型:Qwen3.8-27B-GGUF而unsloth的模型是:Qwen3.8-27B-UD-IQ2_S.ggufGGUF8.37GBUpdate README.md (batch 2/11)12小时前下载Qwen3.8-27B-UD-IQ2_XXS.ggufGGUF7.27GBUpdate README.md (batch 3/11)12小时前下载Qwen3.8-27B-UD-IQ3_S.ggufGGUF12.04GBUpdate README.md (batch 3/11)12小时前下载Qwen3.8-27B-UD-IQ3_XXS.ggufGGUF10.93GBUpdate README.md (batch 4/11)12小时前下载unsloth的地址在:Qwen3.8-27B-GGUF大家可以一起使用,比较一下!Atomic Chat的量化模型 与unsloth的区别有多少?一、核心定位差异Atomic Chat量化模型面向普通用户的端侧部署开箱即用主打低门槛本地运行所有量化包都经过平台兼容性校验下载后可直接在客户端加载使用无需额外配置。unsloth量化模型面向开发者的微调训练优化核心目标是在微调阶段提速降显存量化包优先适配训练场景导出后可对接Ollama、vLLM等推理框架。二、核心量化技术差异Atomic Chat自研TurboQuant技术支持最低3-bit极限量化搭配6倍KV缓存压缩主打极致降低端侧运行内存占用优先保障消费级硬件的可运行性。unsloth动态4-bit专属量化方案相比普通BitsAndBytes 4-bit量化精度更高微调速度最高可提升2倍显存占用减少70%部分场景下显存占用降幅可达80%。三、支持格式与适配性差异Atomic Chat原生支持GGUF、MLX、ONNX等多类端侧友好格式针对Apple Silicon你的M4芯片做了专项适配MLX格式量化包在M系列芯片上推理效率更高。unsloth原生导出格式为动态4-bit Hugging Face格式同时支持一键导出GGUF、Ollama、vLLM等格式适配训练全流程端侧部署需要二次转换适配。四、适用场景差异Atomic Chat适合普通用户快速搭建本地离线对话、编程助手场景无需掌握微调技术下载即可直接使用。unsloth适合开发者在Kaggle、Colab等环境下完成大模型微调导出量化模型用于后续二次分发或自定义部署适配你之前使用ms-swift做SFT微调的工作流。五、典型代表模型差异Atomic Chat覆盖Muse Glimmer、Gemma 4 31B、Qwen 3.6 27B等端侧优化模型在RTX 4090上运行UD-Q4_K_XL版本仅占用19.34GB显存支持13万token上下文。unsloth覆盖DeepSeek-V3、Qwen3、Gemma 3n、Llama系列等主流训练友好模型DeepSeek-V3的Q2_K_XS版本最低可在40GB显存环境下运行。说实话我看了之后有点糊涂...不过Atomic Chat的github star数有点少....感觉还是unsloth更流行一些
atomic chat量化居然比unsloth 更小更强Atomic Chat面向智能体的本地 AI 应用与推理引擎。本地运行开源权重大型语言模型 —— 隐私安全完全在您的设备上离线运行。repo:GitHub - AtomicBot-ai/Atomic-Chat: Local AI app and inference engine for agents. Run open-weight LLMs locally — private, 100% offline on your computer. Join our Discord: https://discord.com/invite/8wGSsvmg4V · GitHub最大的特点,就是小!比如最近火爆的Qwen3.8-27B模型FileSizeKL divergencetop-1Q8_028.9 GB0.0006498.92%AD-Q6_K25.0 GB0.0010798.67%AD-Q6_K-Q5_K_M23.1 GB0.0025297.94%AD-Q5_K_M20.2 GB0.0041997.34%AD-Q5_K_M-Q4_K_M18.6 GB0.0073096.43%AD-Q4_K17.1 GB0.0112695.59%AD-IQ4_XS16.5 GB0.0124895.39%AD-IQ4_XS-IQ3_S14.4 GB0.0266093.15%AD-IQ3_S13.8 GB0.0324792.41%AD-IQ3_S-IQ3_XXS13.0 GB0.0433791.33%AD-IQ3_XXS12.1 GB0.0697289.13%AD-IQ2_S11.1 GB0.0983287.18%AD-IQ2_S-IQ2_XS10.2 GB0.1380784.77%AD-IQ2_XS9.9 GB0.1617083.48%AD-IQ2_XXS9.0 GB0.2566379.44%AD-IQ1_M8.5 GB0.3421276.34%比如AD-IQ3_S 这款,大小13.8GB, top1 是93.15% ,应该可以一用.可以从这里下载到模型:Qwen3.8-27B-GGUF而unsloth的模型是:Qwen3.8-27B-UD-IQ2_S.ggufGGUF8.37GBUpdate README.md (batch 2/11)12小时前下载Qwen3.8-27B-UD-IQ2_XXS.ggufGGUF7.27GBUpdate README.md (batch 3/11)12小时前下载Qwen3.8-27B-UD-IQ3_S.ggufGGUF12.04GBUpdate README.md (batch 3/11)12小时前下载Qwen3.8-27B-UD-IQ3_XXS.ggufGGUF10.93GBUpdate README.md (batch 4/11)12小时前下载unsloth的地址在:Qwen3.8-27B-GGUF大家可以一起使用,比较一下!Atomic Chat的量化模型 与unsloth的区别有多少?一、核心定位差异Atomic Chat量化模型面向普通用户的端侧部署开箱即用主打低门槛本地运行所有量化包都经过平台兼容性校验下载后可直接在客户端加载使用无需额外配置。unsloth量化模型面向开发者的微调训练优化核心目标是在微调阶段提速降显存量化包优先适配训练场景导出后可对接Ollama、vLLM等推理框架。二、核心量化技术差异Atomic Chat自研TurboQuant技术支持最低3-bit极限量化搭配6倍KV缓存压缩主打极致降低端侧运行内存占用优先保障消费级硬件的可运行性。unsloth动态4-bit专属量化方案相比普通BitsAndBytes 4-bit量化精度更高微调速度最高可提升2倍显存占用减少70%部分场景下显存占用降幅可达80%。三、支持格式与适配性差异Atomic Chat原生支持GGUF、MLX、ONNX等多类端侧友好格式针对Apple Silicon你的M4芯片做了专项适配MLX格式量化包在M系列芯片上推理效率更高。unsloth原生导出格式为动态4-bit Hugging Face格式同时支持一键导出GGUF、Ollama、vLLM等格式适配训练全流程端侧部署需要二次转换适配。四、适用场景差异Atomic Chat适合普通用户快速搭建本地离线对话、编程助手场景无需掌握微调技术下载即可直接使用。unsloth适合开发者在Kaggle、Colab等环境下完成大模型微调导出量化模型用于后续二次分发或自定义部署适配你之前使用ms-swift做SFT微调的工作流。五、典型代表模型差异Atomic Chat覆盖Muse Glimmer、Gemma 4 31B、Qwen 3.6 27B等端侧优化模型在RTX 4090上运行UD-Q4_K_XL版本仅占用19.34GB显存支持13万token上下文。unsloth覆盖DeepSeek-V3、Qwen3、Gemma 3n、Llama系列等主流训练友好模型DeepSeek-V3的Q2_K_XS版本最低可在40GB显存环境下运行。说实话我看了之后有点糊涂...不过Atomic Chat的github star数有点少....感觉还是unsloth更流行一些
平方复杂度无法被常规优化消除｜TaoToken 统一 Key 通道实测)
