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Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-abliterated-GGUF
Ce modèle a été quantifié au format GGUF (Q4_K_M) à des fins de recherche pour l'exécution d'un modèle local sur des appareils mobiles (comme Android via Termux ou PocketPal).
Il est optimisé pour consommer moins de 2 Go de RAM.
À propos de ce modèle :
- 🔓 Non censuré (Abliterated) : Ce modèle n'a aucune restriction et peut absolument tout coder, sans refuser de requêtes.
- 🛠️ Équipe : C'est l'équipe de Tree IA labs qui a travaillé sur cette version optimisée.