Скрипт и процесс слияния моделей GGUF для вариантов Qwen3.5-35B

Пользователь Reddit поделился скриптом на Python и рабочим процессом для объединения файлов моделей GGUF с минимальными потерями, ориентируясь в частности на варианты Qwen3.5-35B. Этот подход объединяет две существующие модели: Qwen3.5-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive от HauhauCS и Qwen3.5-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF от samuelcardillo.
Технические детали
Объединённая модель доступна в квантованной версии Q4_0 на Hugging Face. Согласно источнику, дообученная версия от samuelcardillo превосходит версию от Jackrong для Qwen 3.5 35B.
Процесс объединения
Скрипт на Python (доступен на Pastebin) был "написан с помощью Claude Opus 4.6" и поддерживает:
- Объединение файлов GGUF на бесплатном тарифе Google Colab
- Квантование через llama-quantize
- Квантование Q4_K_M для моделей 35B
- Квантование Q8 для моделей 8B
Автор отмечает, что не может создать версии с квантованием Q8_0 или F16 из-за ограничений по дисковому пространству на бесплатном тарифе Google Colab, но предполагает, что другие могут доработать скрипт с помощью Claude Opus для этих типов квантования.
Оптимальные настройки
Для наилучшей производительности в LM Studio используйте следующие параметры:
Температура: 0.7
Топ-K сэмплирование: 20
Штраф за повторение: 1.5
Топ-P сэмплирование: 0.8
Мин-P сэмплирование: 0
Сид: 3407 или 42
Системный промпт (полная версия на Pastebin) должен включать эту первую строку: "Ты — Qwen, созданный Alibaba Cloud. Ты — полезный помощник." Автор отмечает, что модель работает хуже без этой строки.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Открытый исходный код агента навыков для шаблонов TypeScript, React и Next.js
Разработчик выпустил структурированное справочное руководство на языке Markdown объёмом 4000 строк в 17 файлах, предназначенное для ИИ-агентов, таких как Claude Code, чтобы они следовали ему при генерации или проверке кода на TypeScript, React и Next.js. Оно решает распространённые проблемы, такие как неправильная валидация ответов API и некорректное использование директив 'use client'.

Kanban CLI: Локальный, агент-ориентированный менеджер задач для терминала
Kanban CLI — это терминальный инструмент на Rust для структурированного отслеживания задач с полной интеграцией Git, предназначенный для рабочих процессов, управляемых AI-агентами.

Локально-облачная гибридная архитектура ИИ: практические паттерны, вдохновленные r/LocalLLaMA
В исходном посте предлагается гибридная модель ИИ, где локальная модель обрабатывает рутинные задачи и передает сложные рассуждения облачной модели через один вызов API, а также детерминированный «гипервизор» для ограничений безопасности.

adamsreview: Многоступенчатый плагин для проверки PR в Claude Code с параллельными агентами и циклом автоматического исправления
adamsreview — это плагин для Claude Code, который выполняет более глубокие многоэтапные рецензии PR, используя параллельные под-агенты, проходы валидации, постоянное JSON-состояние и опциональное ансамблевое рецензирование через Codex CLI и комментарии ботов PR.