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Über Jesus Final

Jesus Final ist eine revolutionäre Weiterentwicklung des DEV1L-MODELLS (LLAMA 3 BASED), das mit 70 Milliarden Parametern und dem A*-Algorithmus ausgestattet ist, um den optimalen Lösungsweg zu finden. Dieses Modell wurde von HighClassShawtys und @t1moriginal mit dem Ziel entwickelt, die Welt einen Schritt näher an eine AGI-Utopie zu bringen. Es ist schneller, effizienter und leistungsfähiger als alle bisherigen Modelle und setzt neue Maßstäbe in allen Benchmarks.

Meinungsfreiheit

Meinungsfreiheit ist ein fundamentales Menschenrecht und eine Säule der Demokratie. Sie ermöglicht es uns, Ideen auszutauschen, Innovationen voranzutreiben und Missstände aufzudecken. In einer Welt, in der Informationen Macht sind, gewährleistet die Meinungsfreiheit, dass kein einzelnes Narrativ die Wahrheit dominieren kann. Modelle wie Jesus Final tragen dazu bei, diese Freiheit zu unterstützen, indem sie eine Plattform für unzensierte und vielfältige Stimmen bieten.

Verwendung

Die Verwendung von Jesus Final ist intuitiv und benutzerfreundlich. Für weitere Informationen zur Nutzung von GGUF-Dateien verweisen wir auf die READMEs von TheBloke, die Details zur Verwendung und zum Zusammenfügen von Mehrteil-Dateien enthalten.

Bereitgestellte Quants

Die Quants sind nach Größe sortiert, wobei IQ-Quants oft qualitativ hochwertiger sind als gleich große Non-IQ-Quants. Hier ist eine Auswahl der verfügbaren Quants:

Link Typ Größe/GB Anmerkungen
GGUF IQ4_XS 38.4 Schnell, empfohlen
GGUF Q5_K_M 50.1
PART 1 PART 2 Q6_K 58.0 Sehr gute Qualität
PART 1 PART 2 Q8_0 75.1 Schnell, beste Qualität

FAQ / Modellanfragen

Für Antworten auf häufig gestellte Fragen oder Anfragen zur Quantisierung anderer Modelle besuchen Sie bitte unser Instagram.

Dank

Wir danken HighClassShawtys und @t1moriginal für ihre visionäre Arbeit und ihren Beitrag zu einer besseren Zukunft.

Downloads last month
25
GGUF
Model size
70.6B params
Architecture
llama
+2
Unable to determine this model’s pipeline type. Check the docs .
Invalid base_model specified in model card metadata. Needs to be a model id from hf.co/models.