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Unsloth
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UnslothQwen3.6
Qwen3.6 GGUF Benchmarks
Un sloth claims top KLD-vs-disk-space performance for Qwen3.6-35B-A3B quants in 21 of 22 pareto frontier comparisons.
Apr 173 分钟
llama.cppQwen3
GPoUr with ~12gb vram and a 3080 getting 40tg/s on qwen3.6 35BA3B w/ 260k ctx
ll ama.cpp 的 turboquant 分支通过 turbo3 KV cache 量化， 在单张 RTX 3080 12GB 显存上实现 Qwen3-35B-A3B 约 40 tok/s 推理速度，并支持 260k 上下文窗口。
Apr 161 分钟
UnslothMiniMax-M2.7
Unsloth 发布 MiniMax M2.7 完整 GGUF 量化套件
Unsloth 为 MiniMax M2.7 上传 22 个 GGUF 量化版本，覆盖从 1-bit（60.7 GB）到 BF16（457 GB）的完整量化梯度，大幅降低本地部署门槛。
Apr 121 分钟
llama.cppDistributed Training
Local Inference vs Distributed Training: Where the Real Gap Is
Indie devs run models locally, but training still requires datacenter scale. Can distributed training ever close that gap?
Apr 52 分钟
Gemma 4Qwen3.5
Gemma 4 27B vs Qwen 3.5 27B: SVG Generation Benchmark
Reddit users compare Gemma 4 31B and Qwen 3.5 27B Q4 quants on SVG creation, coding, and function calling tasks.
Apr 52 分钟