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AI-Efficiency / Awesome-Model-Quantization

Awesome-Model-Quantization

A curated collection of papers, benchmarks, surveys, and tools for model quantization, covering low-bit networks, LLMs, multimodal and generative models, vector and lattice quantization, and efficient deployment.

★ 2.5k⑂ 241创建于 2018-10-18最近提交 2026-10-12
中文介绍 · 自动生成

Awesome-Model-Quantization 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。

目前累计 2.5k star、241 fork,项目始于 2018 年。最近状态:近一个月有提交。适合:正在选型、找方案的人。

中文介绍优先采用本站人工维护条目;无维护条目时依据 GitHub 公开字段(语言、主题、星标、提交时间)自动生成,未经项目方确认,不构成选型结论。
一句话解读

AI-Efficiency/Awesome-Model-Quantization 是一个多语言的开源项目,目前累计 2.5k star、241 fork,近 30 天内有提交。主要方向:精选清单、awesome-list、awesome-lists、binarization、binary-neural-networks、data-free-quantization。

依据 GitHub 公开字段(语言、主题、星标、提交时间)自动生成,未经人工逐项核实。
精选清单awesome-listawesome-listsbinarizationbinary-neural-networksdata-free-quantizationdiffusion-modelsefficient-inferencekv-cachekv-cache-quantizationlarge-language-modelslarge-language-models-llms

README

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