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 | Nome | Método Quant | Bits | Tamanho  | Desc |
 | ---- | ---- | ---- | ---- | ----- |
-| [ggml-opencabrita3b-q4_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/ggml-opencabrita3b-q4_0.gguf) | q4_0 | 4 | 1.94 GB | Quantização em 4-bit. |
-| [ggml-opencabrita3b-q4_1.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/ggml-opencabrita3b-q4_1.gguf) | q4_1 | 4 | 2.14 GB | Quantização em 4-bit. Acurácia maior que q4_0 mas não tão boa quanto q5_0. Inferência mais rápida que os modelos q5. |
-| [ggml-opencabrita3b-q5_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/ggml-opencabrita3b-q5_0.gguf) | q5_0 | 5 | 2.34 GB | Quantização em 5-bit. Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
-| [ggml-opencabrita3b-q5_1.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/ggml-opencabrita3b-q5_1.gguf) | q5_1 | 5 | 2.53 GB | Quantização em 5-bit. Ainda Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
-| [ggml-opencabrita3b-q8_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/ggml-opencabrita3b-q8_0.gguf) | q8_0 | 8 | 3.52 GB | Quantização em 8-bit. Quase indistinguível do float16. Usa muitos recursos e é mais lento. |
+| [opencabrita3b-q4_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/opencabrita3b-q4_0.gguf) | q4_0 | 4 | 1.94 GB | Quantização em 4-bit. |
+| [opencabrita3b-q4_1.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/opencabrita3b-q4_1.gguf) | q4_1 | 4 | 2.14 GB | Quantização em 4-bit. Acurácia maior que q4_0 mas não tão boa quanto q5_0. Inferência mais rápida que os modelos q5. |
+| [opencabrita3b-q5_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/opencabrita3b-q5_0.gguf) | q5_0 | 5 | 2.34 GB | Quantização em 5-bit. Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
+| [opencabrita3b-q5_1.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/opencabrita3b-q5_1.gguf) | q5_1 | 5 | 2.53 GB | Quantização em 5-bit. Ainda Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
+| [opencabrita3b-q8_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/opencabrita3b-q8_0.gguf) | q8_0 | 8 | 3.52 GB | Quantização em 8-bit. Quase indistinguível do float16. Usa muitos recursos e é mais lento. |
 
 **Observação**: os valores de RAM acima não pressupõem descarregamento de GPU. Se as camadas forem descarregadas para a GPU, isso reduzirá o uso de RAM e usará VRAM.