Unsloth 發布 Mistral Le Chonk 1-bit GGUF 量化版，能在本機執行 1T 引數模型
Unsloth 釋出 Mistral Le Chonk 1-bit GGUF 量化版，可本地執行 1T 引數模型
Mistral Le Chonk 1-bit GGUF 量化版已能在 Mac Studio 本機執行，維持 91% 的 top‑1 準確率。
- 模型規模：1 000 000 000 000 引數（1T）。
說明 1-bit GGUF 量化版可在 Mac Studio 本機執行 1T 引數模型，對需要本機部署大型模型的工程師與安全研究者具參考價值。
Mistral Le Chonk 現在可以在本地運行了！
這個 1 萬億引數模型可以在 Mac Studio 上執行，使用的是我們的 1-bit GGUF，保留了 91% 的 top-1 準確率。
Le Chonk 是迄今為止最強的西方開源模型。
GGUF：https://huggingface.co/unsloth/Mistral-Large-4-1T-A52B-GGUF
指南：https://unsloth.ai/docs/models/mistral-large-4
引用 @MistralAI：
今天，我們釋出了全新改進版 Le Chonk 的權重，推進智慧體程式設計與網路安全領域的開放前沿。
💻 為構建而生：Le Chonk 在 @cognition 的 FrontierCode 上於開放模型中排名第一，並在 @artificialanalysis 上樹立了帕累托效率的新基準。
🛡 為防禦而生：網路防禦領域的頂尖水平，已通過全球領先網路安全廠商的檢驗，包括 @CrowdStrike、@cloudflare、@rubrik、@zscaler 等。
為主權而構建：讓它成為你的。在 @huggingface 上下載權重，使用 Mistral Forge 進行定製，並部署到你需要的任何地方。
閱讀我們團隊和客戶的更多內容 👇：
—— 本文由 AIHOT 聚合整理，完整版與更多 AI 動態見 https://aihot.news/items/rph54wkrnzjpvov4cv0mxqatl