Qwen-Image-2.1 GGUF: כמה באמת עולה לך בנייה מכומתת

אין GGUF רשמי של Qwen-Image-2.1. כל קובץ .gguf הנושא את השם הזה נוצר בידי מישהו אחר, בדיעבד, על ידי נטילת מודל הדיפוזיה-טרנספורמר 7B של הספק וקידוד מחדש של המשקולות שלו בדיוק נמוך יותר — כאשר GGUF הוא פורמט הצ'קפוינט המכוונט החד-קובצי שקוראות ערימות ההסקה המקומיות. המשפט האחד הזה עונה על השאלה הראשונה של הקורא ומעלה את השאלות הקשות יותר שהעמוד הזה מכריע: מה בעצם דוחס כיווּנט של מודל תמונות, מה הקובץ משמיט כברירת מחדל, מה עולות לך הרמות בתמונה ולא רק בשעון, ומה נדרש כדי להפיץ אחד מחדש לפי הרישיון שאיתו הגיעו המשקולות.

המודל עצמו הוא העובדה שקובעת את תאריך הדף הזה, לא החדשות שהוא מדווח עליהן. Qwen-Image-2.1 עלה ל-Hugging Face ול-ModelScope ב-20 בספטמבר 2026, וקוונטיזציות קהילתיות שלו הופיעו באותו יום — המאגרים של leejet, Abiray ו-RealRebelAI נוצרו כולם ב-20 בספטמבר, ושל unsloth ב-21 בספטמבר, שזה 23 ימים לפני שהדף הזה נכתב. אין צורך לחזור על ציר הזמן הזה כאן; מה שקורא שמקליד "qwen image 2.1 gguf" רוצה הוא מדריך ההפעלה, וזה בדיוק זה.

מהו GGUF של המודל הזה, ומה הוא לא

הדבר הראשון שצריך להפנים הוא שהקובץ הוא מקטע. Qwen-Image-2.1 אינו רשת אחת; הוא טרנספורמר דיפוזיה בתוספת מקודד טקסט חזותי-לשוני בתוספת אוטואנקודר. הקוונטיזציות המופצות תחת שמו מכילות את הראשון שבהם ותו לא, והמאגרים עצמם אומרים זאת. הכרטיס של Unsloth עבור Qwen-Image-2.1 GGUF מנסח זאת בשורה אחת: "GGUF הוא מסיר הרעש בלבד, ולכן הוא זקוק ל-VAE ולמקודד הטקסט Qwen3-VL לצידו."

אז הורדה של GGUF היא הטרנספורמר — 32 שכבות DiT חד-זרימיות, 7 מיליארד פרמטרים ברכיב היצירה החזותית — מנוסח מחדש בדיוק מספרי מופחת. מקודד הטקסט וה-VAE נשארים בפורמטים המקוריים שלהם או עוברים כימות בנפרד, על ידי אנשים שונים, במאגרים שונים. זהו ההבדל המבני ממצב מודל הטקסט שרוב הקוראים נושאים בראשם: כאשר אתה מוריד GGUF של מודל צ'אט, הורדת את המודל. כאן הורדת שליש מפייפליין.

אף אחד מאלה אינו האריזה של הספק. מאגר הספק Qwen/Qwen-Image-2.1 הוא מהדורה בפריסת Diffusers — model_index.json, transformer/, text_encoder/, vae/, scheduler/, processor/ — ורשימת הקבצים שלו, כפי שנקראה ב-13 באוקטובר 2026, אינה מכילה קובץ .gguf מכל סוג שהוא. הקוונטיזציות הן תוצרים קהילתיים, המפורסמים תחת שמות המחברים שלהן, והן יורשות את הרישיון של הספק ולא את הסכמת הספק.

מדוע חוכמת הקוונטיזציה של מודלי טקסט אינה עוברת

החוכמה המקובלת לגבי GGUF מגיעה ממודלים של שפה, ושם היא בערך: Q8_0 הוא למעשה ללא אובדן, Q4_K_M הוא נקודת האיזון המושלמת, כל דבר מתחת ל-Q3 הוא פשרה, והאיכות נמדדת כפרפלקסיה או דיברגנץ KL מול רפרנס בדיוק מלא. כמעט שום דבר מזה לא עובר למודל תמונה, וכדאי לדייק בנוגע לסיבות.

אין פרפלקסיה לטרנספורמר דיפוזיה. המודל לא פולט התפלגות טוקנים שאפשר לתת לה ציון; הוא פולט ייצוג חבוי שאותו VAE מפענח לפיקסלים. המדדים שקיימים בצד הזה של הגדר — LPIPS, SSIM מול רנדור ייחוס — דורשים את אותו זרע, את אותו פרומפט ואת אותן הגדרות סמפלר בשני צדי ההשוואה, ובכל זאת הם מודדים מרחק תפיסתי ולא נכונות. לכן לשאלה "כמה Q4_K_M עולה לי?" אין מספר מפורסם יחיד כפי שיש למודל טקסט, וכל מי שמצטט מספר כזה מצטט מדידה אחת על זרע אחד.

שנית, ובעל השלכות כבדות יותר: במודל תמונות, רוחב הסיביות הממוצע חשוב פחות מאילו טנסורים איבדו את הסיביות שלהם. הטלות הקשב ומסלולי ה-MLP שנושאים את מבנה התמונה מתדרדרים באופן נראה לעין כשמעגלים אותם, בעוד טנסורי נרמול ומודולציה קטנים סובלים כמעט כל דבר. לכן המרה שמיישמת יעד אחיד על כל טנסור עשויה להיראות גרועה יותר מהמרה בעלת אותה תווית נומינלית שמגנה על השכבות הרגישות — וזה בדיוק מה שמצאו האנשים העוסקים בעבודה הזו. RealRebelAI, שפרסמה את הערות הקוונטיזציה המפורשות ביותר שמצאנו, קובעת ש"המרת Q4_K_M גנרית סטנדרטית הראתה אובדן איכות נראה לעין במבנה עדין ובאנטומיה לעומת מודל ה-INT8 הייחוס", ושה-builds שלה עצמה שומרים על הקשב Q/K/V/Out ב-Q8_0 בתוך קובץ Q4_K_M כדי להשיב את האיכות. התווית בשם הקובץ היא הקוונטיזציה הבסיסית, לא המדיניות.

שלישית, אופן הכשל שונה במהותו. כימות טקסט מדרדר בעיקר בכל הנוגע לשטף, והוא מדרדר בחן — משפט קצת יותר גרוע הוא עדיין משפט. כימות תמונות בדרגות הנמוכות נכשל בדרכים מובהקות ולעיתים בלתי שמישות: ידיים ואנטומיה, מרקם עדין, טיפוגרפיה קטנה, ו—זו שקל לפספס משום שהיא בכלל לא ארטיפקט פיקסלים—עמידה בפרומפט. אם בילד מפסיק לציית למחצית מהוראה ארוכה, זו עלות כימות, והיא לא תופיע בהשוואה זה-לצד-זה של שני רנדורים טובים.

הסולם, בקבצים ולא בשמות תואר

גדלי הקבצים הם החלק היחיד בזה שהוא עובדה מוצקה ולא שיקול דעת, מפני שכל מאגר מפרסם את הרשימה שלו. בקריאה ב-13 באוקטובר 2026, שתי הקוונטיזציות הקהילתיות המורדות ביותר חלוקות במעט זו מזו — וזה כשלעצמו מלמד.

• Unsloth Dynamic 2.0 (12 קבצים): F16 14.23 GB, Q8_0 7.64 GB, Q6_K_XL 6.72 GB, Q6_K 6.27 GB, Q5_K_M 5.39 GB, Q5_K_S 4.50 GB, Q4_K_M 4.20 GB, Q4_K_S 3.91 GB, Q3_K_XL 3.61 GB, Q3_K_M 3.17 GB, Q3_K_S 2.72 GB, Q2_K 2.47 GB.

• leejet / stable-diffusion.cpp (7 קבצים): Q8_0 7.69 GB, Q6_K 6.00 GB, Q5_0 5.07 GB, Q4_K 4.20 GB, Q4_0 4.20 GB, Q3_K 3.27 GB, Q2_K 2.56 GB.

• Abiray (6 קבצים): Q8_0 7.59 GB, Q6_K 5.88 GB, Q5_K_M 5.01 GB, Q4_K_M 4.19 GB, Q4_K_S 4.06 GB, Q3_K_M 3.19 GB.

• RealRebelAI מפרסמת סולם דיוק מעורב עם -HQv3 כסיומת במקום רמות רגילות, ומתעדת דיוק לכל מודול בטבלה; הקוונטיזציות הבסיסיות נעות מ-Q2_K עד Q8_0.

הפיזור אמיתי. Q8_0 נע בין 7.59 ל-7.69 GB בשלושה מפרסמים, ו-Q6_K נע בין 5.88 ל-6.27 GB — פער של 0.4 GB לאותה רמה נומינלית, וזו מדיניות הדיוק המעורב שמתבטאת בבתים. כל מי שמשווה שני בילדים לפי שם הקובץ בלבד משווה תוויות, לא ארטיפקטים.

לצורך קנה מידה בצד השני: טרנספורמר ה-F16 להשוואה הוא 14.23 GB, ורכיב הדיפוזיה bfloat16 של הספק עצמו ב-repack של Comfy-Org הוא 14.23 GB. אז GGUF בדרגת Q4 הוא בערך הפחתה של פי 3.4 בטרנספורמר, וכלל לא הפחתה במקודד הטקסט אלא אם תכמתו אותו בנפרד.

כמה עולה כל שלב, היכן שמקור מציין זאת

כמעט אף אחד לא מפרסם עלות איכות מדודה לכל רמה עבור המודל הזה, והדבר הישר לעשות הוא להפריד בין שלושת סוגי הטענות הנמצאים בתפוצה.

• הנחיות זיכרון, כפי שדווח על ידי הקהילה. המאגר של Abiray מצמיד לכל קובץ פרופיל VRAM מומלץ: Q8_0 7.59 GB ב־"12 GB+ (נאמנות כמעט ללא אובדן)", Q6_K 5.88 GB ב־10–12 GB, Q5_K_M 5.01 GB ב־8–10 GB, Q4_K_M 4.19 GB ו-Q4_K_S 4.06 GB ב־6–8 GB, ו-Q3_K_M 3.19 GB ב־4–6 GB עבור "תקציב קיצוני / VRAM מינימלי". אלה כלל אצבע של המפרסם עצמו, לא מפרט של ספק ולא בנצ'מרק שיכולנו לשחזר; הם גם מתארים את קובץ הטרנספורמר בלבד, כך שמרווח הזיכרון שאתה צריך עבור מקודד הטקסט מתווסף על גבי זה.

• השוואה מדודה, כפי שדווחה על ידי המכמת, ובזרע בודד. Unsloth מפרסמת זוג מספרים אחד עבור צד המקודד של הצינור: מקודד הטקסט Dynamic 2.0 4-bit שלה מול מקודד Q4_K_M אחיד, שניהם בזרע משותף כאשר ה-denoiser וה-VAE מוחזקים קבועים, ב-LPIPS 0.029 ו-SSIM 0.959, ב-5.15 GB לעומת 5.03 GB וב-36.5 s לעומת 39.0 s. זו מדידה אחת של הגורם שמוכר את הקובץ, על זרע אחד, והיא ההשוואה הכמותית היחידה שפורסמה בין שתי מדיניויות כימות עבור המודל הזה שאיתרנו.

• רשימות כשלים איכותניים, כפי שדווחו על ידי הקהילה.RealRebelAI מפרטת מה כימות בביטים נמוכים יותר עדיין יכול להשפיע עליו — "פרטים עדינים, ידיים ואנטומיה, טיפוגרפיה, עמידה בפרומפט, נאמנות עריכה, עקביות מרקם" — ומייעצת לעלות דרגה אחת כאשר ההידרדרות נראית לעין. היא מציינת במפורש ש-Q3_K_M ו-Q2_K מיועדים למערכות מוגבלות בזיכרון ו"עשויים עדיין להציג אובדן איכות הולך וגובר למרות השכבות המוגנות בעלות הדיוק הגבוה".

מה שלא פורסם חשוב לא פחות ממה שפורסם. אין כלל הצהרה של ספק לגבי איכות הקוונטיזציה של Qwen-Image-2.1, אין בנצ'מרק בלתי־תלוי לאף בנייה של GGUF, ואין טבלת תפוקה על חומרה צרכנית בשם מזוהה מאף גורם שיכולנו למצוא. כיוון האיזון בזיכרון הוא ודאי, וכיוון האיזון במהירות הוא ודאי במידה רבה; גודלו של מחיר הנאמנות אינו מבוסס בפומבי, והדף הזה לא יאמוד אותו עבורך.

מה בעצם מריץ את זה?

מצב ה-runtime יציב באופן יוצא דופן עבור פורמט כה חדש, וזה יתרון אמיתי לעומת מצב ה-GGUF הרגיל.

• stable-diffusion.cpp — מימוש הייחוס עבור GGUF של מודלי תמונה. רשימת החדשות של הפרויקט מתעדת תמיכת Day-0 ב-Qwen-Image-2.1 ב-20 בספטמבר 2026, והוא מתעד עמוד ייעודי למודל. שורת הפקודה מקבלת ישירות את מודל הדיפוזיה המכומת: --diffusion-model qwen-image-2.1-Q4_K_M.gguf --vae qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors --llm Qwen3-VL-8B-Instruct-UD-Q4_K_XL.gguf, עם --steps 20 --cfg-scale 6.0 --sampling-method euler בדוגמה של המפרסם עצמו.

• ComfyUI, דרך צומת מותאם אישית. זהו המסלול שרוב הקוראים ייקחו, ויש בו קמט שכדאי להכיר לפני שמתקינים משהו. המאגר שרוב עורכי הקוונטיזציה מפנים אליו הוא city96/ComfyUI-GGUF; מחבר stable-diffusion.cpp מפרסם פורק משלו, leejet/ComfyUI-GGUF, וה-README שלו מכיל הוראה מפורשת להעדיף אותו, מהנימוק המוצהר ש"נראה שמאגר city96 כבר אינו מתוחזק באופן פעיל". זוהי טענה של צד אחד על צד אחר, והיא מתוארכת; היסטוריית הקומיטים ב-city96/ComfyUI-GGUF אכן מראה את פעילותו האחרונה בינואר 2026. עמוד התיעוד הרשמי של ComfyUI עצמו עבור Qwen-Image-2.1 מפרט רק משקלי .safetensors ואינו מזכיר GGUF כלל, כך שהצומת המותאם אישית אינו אופציונלי ואינו מאושר על ידי הספק. שני הטוענים מניחים את הקובץ ב-ComfyUI/models/diffusion_models/ וחושפים אותו דרך טוען מודלי דיפוזיה של GGUF.

• llama.cpp / ggml — לא סמפלר עבור המודל הזה, אלא מקור הפורמט ושרשרת הכלים שמייצרת את הקבצים האלה. גם המאגרים של leejet וגם של Abiray מייחסים לו קרדיט במפורש. אם אתם רוצים רמה שאף אחד לא פרסם, זה מה שממירים איתו.

• Unsloth Desktop — נזכר במאגר unsloth כממשק נתמך לצד stable-diffusion.cpp.

סביבת הרצה אחת באופן בולט לא טוענת אותו: Diffusers. מדריך ההתחלה המהירה של הספק עצמו הוא QwenImage21Pipeline מעל מאגר ה-bfloat16 safetensors, ואין נתיב GGUF בפייפליין הזה. אם אתם רוצים Diffusers, אתם לא קהל היעד של קובץ מכומת; אם אתם רוצים קובץ מכומת, stable-diffusion.cpp או גרף ComfyUI הוא היעד שאליו תגיעו.

החלק שבאמת חוסם אנשים

כל דוח כשל סביב הפורמט הזה חוזר לאותו דבר: ה-GGUF הוא הטרנספורמר, ולכן את שאר ה-pipeline צריך להרכיב ידנית, בפורמטים הנכונים, מהמאגרים הנכונים. שלושה רכיבים נמצאים בהיקף, ואחד מהם טומן בחובו מלכודת.

• מקודד הטקסט. Qwen-Image-2.1 מותנה ב-Qwen3-VL 8B, והמקודד הזה גדול יותר מהטרנספורמר בדיוק מלא — 17.53 GB ב-bfloat16 ב-repack של Comfy-Org, לעומת 14.23 GB עבור מודל הדיפוזיה. קיימות חלופות מכומתות בנפח 9.35 GB (int8) ו-6.31 GB (w4a8) באותו repack, ובנפרד כ-GGUF: הספק מפרסם גרסה רשמית משל עצמו Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF עם F16 בנפח 16.39 GB, Q8_0 בנפח 8.71 GB ו-Q4_K_M בנפח 5.03 GB. שים לב שה-GGUF של המקודד הזה הוא תוצר של הספק, שלא כמו ה-GGUF של הטרנספורמר שלצדו — שני החצאים של ה-pipeline שלך מגיעים ממפרסמים שונים ובעלי ייחוס שונה.

• ה־VAE. קובץ אחד, qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors, 0.68 GB ב-repack של Comfy-Org. הוא קטן, וזה הרכיב שאנשים הכי נוטים להניח שהוא ניתן להחלפה, אבל הוא לא: התיעוד של stable-diffusion.cpp מציין שמשקולות ה-VAE המוקדמות יותר של Qwen Image ו-Wan 2.2 אינן ניתנות להחלפה עם משקולות ה-VAE של Qwen Image 2.1. חברו את הלא־נכון והגרף נטען ומייצר תמונה שגויה.

• מקרן הראייה, אם ברצונך לערוך. טקסט-לתמונה הוא החצי הקל. לצורך עריכת תמונות, המקודד זקוק למקרן מולטימודלי נפרד: התיעוד של stable-diffusion.cpp מנחה את הקוראים להוריד גם את mmproj-Qwen3VL-8B-Instruct-F16.gguf (1.16 GB) ממאגר המקודד ולהעביר אותו עם --llm_vision, ולחזור על -r פעם אחת עבור כל תמונת ייחוס. GGUF של טרנספורמר בלבד יחד עם מקודד טקסט הוא צינור טקסט-לתמונה ותו לא.

שתי העלאות נוספות שכדאי להכיר. המהדורה כוללת גם שני מקודדי שכתוב פרומפטים — Qwen-Image-2.1-PE-T2I וQwen-Image-2.1-PE-I2I, שניהם מודלים בני 9B שעברו כיוונון עדין — שהספק ממליץ להריץ לפני מודל התמונה, וגם אותם מכמתים: בנייה בפורמט GGUF של משכתב ה-T2I מפרויקט LightX2V הופיעה ב-Hugging Face ב-12 באוקטובר 2026, לצד כמה בנייות מהקהילה. וערוץ האלפא, שהוא אחד המאפיינים הייחודיים יותר של המודל הזה, שורד את הכימות אבל לא בכל מיכל: מודל הדיפוזיה קובע את השקיפות לפי הפרומפט ולא לפי מתג, והאלפא נשמרת רק בפלט .png ו.webp.

תכנון זיכרון סביב ה-GGUF עצמו הוא נקודה שבה תיעוד ה-runtime ספציפי באמת, וזה נדיר. stable-diffusion.cpp עושה שימוש חוזר במפתחות ובערכים של הטקסט ושל תמונת הייחוס, שאינם תלויים בצעד, כמטמון קידומת, ומפרסם את העלות של זה לכל תנאי עבור המודל בעל 32 השכבות בקידומת של 4096 טוקנים: 4 GiB ב-FP32, 2 GiB ב-FP16, 1.0625 GiB ב-q8_0, 0.5625 GiB ב-q4_0. כימות המטמון הוא פשרה שנייה ונפרדת מכימות המשקלים, הוא כבוי כברירת מחדל, ואחסון מטמון מכומת מכניס שגיאת עיגול נוספת שהתיעוד מסמן אותה במקום להסתיר אותה.

הרישיון שהקוונטיזציה יורשת

זה הקטע שרוב דפי GGUF מדלגים עליו, ולגבי המודל הזה, זה הקטע שמשנה את מה שאתה יכול לעשות.

משקלות הבסיס אינם מופצים תחת רישיון מתירני. Qwen/Qwen-Image-2.1, המאגר מכיל license: other עם license_name: qwen-research, וקובץ LICENSE הוא Qwen Research License Agreement, תאריך פרסום 20 בספטמבר 2026. בקריאה מלאה ב-13 באוקטובר 2026, המענק התפעולי שלו הוא רישיון לא בלעדי, עולמי, בלתי ניתן להעברה, פטור מתמלוגים, ל"שימוש, שכפול, הפצה, העתקה, יצירת יצירות נגזרות של החומרים, וביצוע שינויים בהם למטרות לא-מסחריות בלבד", כאשר "לא-מסחרי" מוגדר בתוך ההסכם כ"למטרות מחקר או הערכה בלבד", והשימוש המסחרי מנותב לרישיון נפרד שיש לבקש בדוא״ל בכתובת שההסכם מציין.

צ׳קפוינט מכומת הוא יצירה נגזרת של אותם חומרים, כלומר הפצה מחדש של GGUF היא הפצה מחדש לפי אותו הסכם ונושאת עמה כל תנאי הכרוך בו. שלושה מהם קונקרטיים:

• עליך להעביר את ההסכם הלאה. סעיף 3(א) מחייב אותך לתת לכל מי שמקבל את החומרים או נגזרת מהם עותק של הרישיון. מאגר GGUF עם תג רישיון וללא טקסט הסכם אינו עומד בדרישות, ולא משנה מספר ההורדות שלו.

• עליך לסמן מה שינית. סעיף 3(b) דורש שקבצים ששונו יישאו הודעות בולטות המעידות על כך שהם שונו. קובץ משקולות שקודד מחדש הוא קובץ ששונה.

• עליך לכלול את הודעת הייחוס מילה במילה. סעיף 3(c) דורש שטקסט ההודעה — "Qwen is licensed under the Qwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT, Copyright (c) 2026 Hangzhou Tongyi Laboratory Technology Co., Ltd. All Rights Reserved." — יישמר בקובץ טקסט בשם "Notice" המופץ יחד עם העותקים.

שני כללים נוספים מחייבים את האדם המבצע את הכימות ואת כל מי שבונה על התוצאה. אם אתה מאמן, מבצע כיוונון עדין או משפר מודל בינה מלאכותית באמצעות החומרים או הפלטים שלהם ולאחר מכן מפיץ אותו, עליך להציג באופן בולט "Built with Qwen" או "Improved using Qwen" בתיעוד המוצר. ואסור לך להשתמש ב־"Qwen" בתור השם הראשי או המזהה של יצירה נגזרת, אם כי שימוש תיאורי כגון "fine-tuned from Qwen Image" מותר. הדין החל הוא הדין הסיני, וסמכות השיפוט הבלעדית נתונה לבתי המשפט העממיים של האנגג'ואו.

התוצאה המעשית היא שורה אחת, וכדאי להציג אותה בפשטות מפני שהפורמט מסתיר אותה: כימות המשקולות אינו משנה את הרישיון. כל מאגר שנבדק עבור עמוד זה נושא license_name: qwen-research ומקשר בחזרה אל קובץ ה-LICENSE של הספק, ומספר ההורדות של קובץ GGUF אינו מהווה הענקה של זכויות מסחריות. לשם השוואה, סדרת התמונות הקודמת של Qwen הייתה מתירנית — כרטיסי המודל של Qwen-Image, Qwen-Image-Edit, Qwen-Image-Edit-2511 וQwen-Image-2512 הציגו כולם apache-2.0 ב-13 באוקטובר 2026 — ו-Qwen-Image-2.1 הוא החריג בתבנית הזו. אם צינור מסחרי הוא המטרה, הרישיון הוא הדבר הראשון שצריך לקרוא, ולא האחרון.

איפה זה משאיר אותך

אם לנסח זאת כהחלטה ולא כסיכום: אם הכרטיס שלך לא יכול להכיל טרנספורמר של 14.23 GB בתוספת מקודד של 17.53 GB בתוספת ה-VAE, בניית GGUF היא הדרך היחידה שבה תריץ את Qwen-Image-2.1 בכלל, והציפייה הכנה היא שקוונטיזציה ברמה בינונית קונה לך את ההרצה וגובה ממך מחיר בפרטים עדינים, בידיים, בטקסט קטן ובמעקב אחר הוראות — בלי שום מדידה שפורסמה שתאמר לך כמה. אם הכרטיס שלך יכול להכיל אותו, מסלול ה-safetensors הוא זה שהיצרן מתעד וזה שיש לו ייחוס מוגדר.

שני קוראים זקוקים למשפט אחד כל אחד במקום אחר באתר הזה. אם מה שאתם באמת רוצים הוא גרסת קהילה שסינון הבטיחות הוסר ממנה, ולא דיון בפורמט, זה עמוד אחר והגרסאות הלא מצונזרות מכוסות שם. ואם היעד האמיתי שלכם הוא גרף צמתים עובד ולא קובץ שעליכם להרכיב ביד, עמוד ComfyUI עובר על הפייפליין, מטעין אחר מטעין.

מה שנותר פתוח הוא הדבר שהאקוסיסטם לא פרסם: השוואה מבוקרת של הרמות האלה על זרע קבוע, עם אותה הנחיה ואותו דוגם, על חומרה שמישהו נוקב בשמה. ההערה של RealRebelAI ש-Q4_K_M גנרי הידרדר באופן ניכר לעומת ייחוס INT8 בעוד בנייה בדיוק מעורב עם אותה תווית לא הידרדרה היא הדבר הקרוב ביותר לתשובה הזו בפומבי, והיא בדיקת A/B של מפרסם אחד בלבד. עד שמישהו יפרסם את ההשוואה, הרמה שעליך לבחור היא הגבוהה ביותר שהזיכרון שלך מאפשר, והתווית בשם הקובץ היא ערובה חלשה יותר ממדיניות הטנזורים שמאחוריה.