["OpenAI Feather 祕密項目曝光","OpenAI 提交了商標申請","OpenAI 與 Scale AI 合作","OpenAI 開發內部調優工具"]
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featherless-ai-quants
Qwen2.5-Coder-1.5B的GGUF量化版本，針對代碼生成任務優化，提供多種量化選項以平衡性能與資源消耗。
Kimi-Dev-72B是由moonshotai開發的大規模語言模型，經過GGUF量化優化，提供多種量化版本以適應不同硬件需求。
CodeGemma 2B的GGUF量化版本，提供多種量化選項以優化性能
該項目提供了Echelon-AI/Med-Qwen2-7B模型的GGUF量化文件，由Featherless AI提供支持，旨在增強模型性能並降低運行成本。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 是一個經過優化的14B參數規模的大語言模型，由DeepSeek AI發佈，基於Qwen架構蒸餾而來，提供多種GGUF量化版本以提升性能。
該項目提供了優化後的GGUF量化文件，可顯著提升模型性能。這些量化文件由Featherless AI提供支持，用戶只需支付少量費用，即可運行任意所需模型。
Featherless-Chat-Models
Mistral-7B-v0.1是一個擁有70億參數的預訓練生成式文本大語言模型，在多項基準測試中表現優於Llama 2 13B模型。它採用了先進的Transformer架構設計，包括分組查詢注意力和滑動窗口注意力機制。
DevQuasar
Qwerky-QwQ-32B 是一個32B參數規模的大型語言模型，專注於文本生成任務。
這是一個基於Mistral架構的7B參數模型，經過量化優化，提供多種GGUF量化版本以適應不同硬件需求。
這是一個基於Meta-Llama-3-8B-Instruct模型的GGUF量化版本，由Featherless AI團隊優化。該模型經過多種量化處理，顯著提升了性能並減少了資源需求，適合在各種硬件上部署使用。
Feather Code MCP Server是一個為Claude Desktop設計的GitHub集成工具，通過Model Context Protocol（MCP）提供15種GitHub功能工具，支持自動倉庫檢測、多種認證方式和零配置使用。
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