Inicio › Busca e investigación › Underdog-Saluki-27B-1.0
Modelo
Underdog-Saluki-27B-1.0
ConwayResearch/Underdog-Saluki-27B-1.0
Visita o sitio web / páxina do proxecto de Underdog-Saluki-27B-1.0 →
Que é Underdog-Saluki-27B-1.0
Un modelo cuantizado GGUF de 2 bits baseado en Qwen3.8-27B, cun tamaño inferior a 8 GB. Céntrase en preservar a capacidade de chamada de ferramentas e pódese executar directamente con llama.cpp.
Características clave
- Un modelo cuantizado GGUF de 2 bits baseado en Qwen3.8-27B, tamaño 7.89 GB
- Céntrase en preservar a capacidade de chamada de ferramentas e admite chamadas paralelas a ferramentas
- Admite xeración de texto e pode conseguir comprensión de imaxes mediante un complemento de visión opcional
- O modo de pensamento está activado por defecto e pódese alternar por solicitude, consistente con Qwen3.8
- Compatible con llama.cpp de serie para execución directa
Para quen é
Usuarios que necesitan executar tarefas de chamada de ferramentas e multimodais en modelos grandes pero teñen recursos de hardware limitados. Apto para desenvolvedores e investigadores que despregam llama.cpp localmente.
Como comezar
- Executa llama-server -m Underdog-Saluki-27B-1.0-IQ2-mix.gguf --jinja -ngl 99 -fa on -c 32768 para iniciar o servizo
- Para a capacidade de visión, descarga adicionalmente mmproj-Underdog-Saluki-27B-1.0-F16.gguf e cárgao co parámetro --mmproj
- Envía solicitudes a través da API de chat compatible con OpenAI (porto 8080), que admite chamadas de ferramentas e control de pensamento
Compilado a partir de descricións públicas no sitio web oficial / README / páxina de lanzamento da ferramenta. Os prezos e números de usuarios non foron verificados; consulta o sitio web oficial. Algunhas seccións foron redactadas con axuda de IA. Escrito en chinés e inglés; outras linguaxes están traducidas por máquina.
Alternativas similares (Busca e investigación)
Obtén a insignia “Featured on AI Hot List” · Enviar unha ferramenta
← Volver a “Busca e investigación” · Lista quente completa · Listas por caso de uso