Unsloth 发布针对 Qwen 与 DeepSeek 的动态量化算法 V3.1
2026/11/12 — 11/12 02:16·1 个来源（全部）·2 篇报道（全部）
核心速览 (Key Takeaways)
- Unsloth 发布了针对 Qwen 及 DeepSeek 系列模型的全新动态量化算法 V3.1。
- 新版本相比同尺寸其他量化方案提升了准确率，同时减少了 token 消耗。
事件背景与详细解读
2026 年 11 月 12 日，Reddit 的 LocalLLaMA 版块出现了一则关于 Unsloth 的帖子，内容是 Unsloth 发布全新动态量化算法 V3.1，面向 Qwen3.8-27B、DeepSeek-V4.1-Flash-1017 和 Qwen3.8-Flash-Next 三款模型。帖子称，新版本相比同尺寸的其他量化方案提升了 10% 至 15% 的准确率，同时减少了 50% 的 token 消耗。
帖文还提到 Unsloth 正在开发效果更好的动态量化版本，将用于 Qwen4 及所有未来的模型。目前事件停在这一步，除该帖之外没有其他可核对的报道。
帖子中也有用户提出质疑，认为帖子里提到的 DeepSWE v1.1 测试中 V3 在部分指标上似乎优于 V3.1，并对 V3 与 V3.1 相比是否构成改进表示不完全信服。这是论坛用户的个人看法，材料中没有 Unsloth 对此质疑的回应，也没有更多可核对的评测细节。
AI 综合 1 篇报道生成 · 更新于 2 天前
最新进展Unsloth 发布了针对 Qwen3.8-27B、DeepSeek-V4.1-Flash-1017 及 Qwen3.8-Flash-Next 的全新动态量化算法 V3.1。新版本相比同尺寸其他量化方案提升了 10% 至 15% 的准确率，同时减少了 50% 的 token 消耗。
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Unsloth 发布了针对 Qwen3.8-27B、DeepSeek-V4.1-Flash-1017 及 Qwen3.8-Flash-Next 的全新动态量化算法 V3.1。新版本相比同尺寸其他量化方案提升了 10% 至 15% 的准确率，同时减少了 50% 的 token 消耗。
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Reddit · LocalLLaMAAI 评分 65Unsloth 团队发布了针对 Qwen3.8-27B 的全新 Unsloth Dynamic v3.1 GGUF 量化版本。测试显示其在 DeepSWE 和 Terminal Bench 等基准测试上的准确率较旧版本提升 5% 至 10%，覆盖 2-bit 到 6-bit 的量化规格。
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