Unsloth 釋出針對 Qwen 與 DeepSeek 的動態量化演算法 V3.1
2026/11/12 — 11/12 02:16·1 個來源（全部）·2 篇報道（全部）
核心速覽 (Key Takeaways)
- Unsloth 釋出了針對 Qwen 及 DeepSeek 系列模型的全新動態量化演算法 V3.1。
- 新版本相比同尺寸其他量化方案提升了準確率，同時減少了 token 消耗。
事件背景與詳細解讀
2026 年 11 月 12 日，Reddit 的 LocalLLaMA 版塊出現了一則關於 Unsloth 的帖子，內容是 Unsloth 釋出全新動態量化演算法 V3.1，面向 Qwen3.8-27B、DeepSeek-V4.1-Flash-1017 和 Qwen3.8-Flash-Next 三款模型。帖子稱，新版本相比同尺寸的其他量化方案提升了 10% 至 15% 的準確率，同時減少了 50% 的 token 消耗。
帖文還提到 Unsloth 正在開發效果更好的動態量化版本，將用於 Qwen4 及所有未來的模型。目前事件停在這一步，除該帖之外沒有其他可核對的報道。
帖子中也有使用者提出質疑，認為帖子裡提到的 DeepSWE v1.1 測試中 V3 在部分指標上似乎優於 V3.1，並對 V3 與 V3.1 相比是否構成改進表示不完全信服。這是論壇使用者的個人看法，材料中沒有 Unsloth 對此質疑的回應，也沒有更多可核對的評測細節。
AI 綜合 1 篇報道生成 · 更新於 2 天前
最新進展Unsloth 釋出了針對 Qwen3.8-27B、DeepSeek-V4.1-Flash-1017 及 Qwen3.8-Flash-Next 的全新動態量化演算法 V3.1。新版本相比同尺寸其他量化方案提升了 10% 至 15% 的準確率，同時減少了 50% 的 token 消耗。
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Unsloth 釋出了針對 Qwen3.8-27B、DeepSeek-V4.1-Flash-1017 及 Qwen3.8-Flash-Next 的全新動態量化演算法 V3.1。新版本相比同尺寸其他量化方案提升了 10% 至 15% 的準確率，同時減少了 50% 的 token 消耗。
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Reddit · LocalLLaMAAI 評分 65Unsloth 團隊釋出了針對 Qwen3.8-27B 的全新 Unsloth Dynamic v3.1 GGUF 量化版本。測試顯示其在 DeepSWE 和 Terminal Bench 等基準測試上的準確率較舊版本提升 5% 至 10%，覆蓋 2-bit 到 6-bit 的量化規格。
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Reddit · LocalLLaMAAI 評分 56
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