Community testet Qwopus3.6-27B mit rys-Methode auf Hugging Face
Der Reddit-Nutzer /u/Human-Gas-1288 hat ein Modell namens Qwopus3.6-27B-v2-MTP in der GGUF-Quantisierung Q5_K_M auf Hugging Face veröffentlicht und dabei die sogenannte rys-Methode angewendet. Diese Methode stammt aus einem Blog-Post auf dnhkng.github.io (rys-ii) und soll laut Poster einen messbaren Effekt auf das Modellverhalten haben — Details zur Funktionsweise werden im verlinkten Blog erläutert. Da das eigene Setup des Autors zu langsam für schnelle Tests läuft, bittet er die LocalLLaMA-Community aktiv um Feedback und Vergleichsergebnisse. Ob rys tatsächlich eine spürbare Qualitäts- oder Geschwindigkeitsverbesserung bringt, ist zum Zeitpunkt des Posts noch nicht belegt. Das Modell basiert auf der Qwen-Architektur (27B Parameter) und ist über Hugging Face direkt abrufbar.
- Modell: Qwopus3.6-27B-v2-MTP-Q5_K_M, hochgeladen via rys auf Hugging Face
- Quantisierung: Q5_K_M im GGUF-Format
- Methode rys basiert auf Blog-Post von dnhkng (dnhkng.github.io/posts/rys-ii/)
- Poster führt eigene Tests durch, bittet Community wegen langsamen Setups um parallele Ergebnisse
- Kein eigener Benchmark-Vergleich zum Zeitpunkt des Posts verfügbar
Frag die KI zum Artikel
Folgefragen zu Headline, Quelle und Volltext — Antwort streamt in wenigen Sekunden.
Verwandte Beiträge
Community testet Qwopus3.6-27B mit rys-Methode auf Hugging Face
Der Reddit-Nutzer /u/Human-Gas-1288 hat ein Modell namens Qwopus3.6-27B-v2-MTP in der GGUF-Quantisierung Q5_K_M auf Hugging Face veröffentlicht und dabei die sogenannte rys-Methode angewendet. Diese Methode stammt aus einem Blog-Post auf dnhkng.github.io (rys-ii) und soll laut Poster einen messbaren Effekt auf das Modellverhalten haben — Details zur Funktionsweise werden im verlinkten Blog erläutert. Da das eigene Setup des Autors zu langsam für schnelle Tests läuft, bittet er die LocalLLaMA-Community aktiv um Feedback und Vergleichsergebnisse. Ob rys tatsächlich eine spürbare Qualitäts- oder Geschwindigkeitsverbesserung bringt, ist zum Zeitpunkt des Posts noch nicht belegt. Das Modell basiert auf der Qwen-Architektur (27B Parameter) und ist über Hugging Face direkt abrufbar.
- Modell: Qwopus3.6-27B-v2-MTP-Q5_K_M, hochgeladen via rys auf Hugging Face
- Quantisierung: Q5_K_M im GGUF-Format
- Methode rys basiert auf Blog-Post von dnhkng (dnhkng.github.io/posts/rys-ii/)
- Poster führt eigene Tests durch, bittet Community wegen langsamen Setups um parallele Ergebnisse
- Kein eigener Benchmark-Vergleich zum Zeitpunkt des Posts verfügbar
Frag die KI zum Artikel
Folgefragen zu Headline, Quelle und Volltext — Antwort streamt in wenigen Sekunden.