["OpenAI Feather 秘密项目曝光","OpenAI 提交了商标申请","OpenAI 与 Scale AI 合作","OpenAI 开发内部调优工具"]
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featherless-ai-quants
Qwen2.5-Coder-1.5B的GGUF量化版本，针对代码生成任务优化，提供多种量化选项以平衡性能与资源消耗。
Kimi-Dev-72B是由moonshotai开发的大规模语言模型，经过GGUF量化优化，提供多种量化版本以适应不同硬件需求。
CodeGemma 2B的GGUF量化版本，提供多种量化选项以优化性能
该项目提供了Echelon-AI/Med-Qwen2-7B模型的GGUF量化文件，由Featherless AI提供支持，旨在增强模型性能并降低运行成本。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 是一个经过优化的14B参数规模的大语言模型，由DeepSeek AI发布，基于Qwen架构蒸馏而来，提供多种GGUF量化版本以提升性能。
该项目提供了优化后的GGUF量化文件，可显著提升模型性能。这些量化文件由Featherless AI提供支持，用户只需支付少量费用，即可运行任意所需模型。
Featherless-Chat-Models
Mistral-7B-v0.1是一个拥有70亿参数的预训练生成式文本大语言模型，在多项基准测试中表现优于Llama 2 13B模型。它采用了先进的Transformer架构设计，包括分组查询注意力和滑动窗口注意力机制。
DevQuasar
Qwerky-QwQ-32B 是一个32B参数规模的大型语言模型，专注于文本生成任务。
这是一个基于Mistral架构的7B参数模型，经过量化优化，提供多种GGUF量化版本以适应不同硬件需求。
这是一个基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型的GGUF量化版本，由Featherless AI团队优化。该模型经过多种量化处理，显著提升了性能并减少了资源需求，适合在各种硬件上部署使用。
Feather Code MCP Server是一个为Claude Desktop设计的GitHub集成工具，通过Model Context Protocol（MCP）提供15种GitHub功能工具，支持自动仓库检测、多种认证方式和零配置使用。
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