Qwopus-GLM-18B-Merged-GGUF评测在12GB显卡上超越Qwen 3.6 MoE的奇迹Qwopus-GLM-18B-Merged-GGUF是一款创新的18B参数大型语言模型通过巧妙的层堆叠技术将两个9B模型融合而成仅需9.2GB显存即可在12GB显卡上流畅运行同时在多项基准测试中超越了需要22GB显存的Qwen 3.6 MoE模型。这一突破性成果为普通用户带来了高性能AI推理的全新可能。 核心优势小显存实现大模型性能Qwopus-GLM-18B采用独特的层堆叠技术将Jackrong的两个优秀9B模型——Qwopus3.5-9B-v3.5和Qwen3.5-9B-GLM5.1-Distill-v1——的各32层进行组合形成一个拥有64层的18B参数模型。经过1000步QLoRA修复微调后该模型不仅解决了原始融合中的代码输出混乱问题还实现了令人惊叹的性能表现。 性能对比超越更大模型的奇迹在包含44项测试的全面评估中Qwopus-GLM-18B以90.9%的通过率40/44超越了Qwen 3.6-35B MoE的86.4%38/44同时显存需求不到后者的一半模型总得分显存需求速度Qwopus-GLM-18B40/44 (90.9%)9.2 GB66.0 tok/sQwen 3.6-35B MoE38/44 (86.4%)22 GB174.2 tok/sQwopus 9B (源模型)41/44 (93.2%)5.3 GB126.0 tok/s特别值得注意的是该模型在工具调用6/6和智能体推理4/4方面表现完美多语言支持达到2/2性能稳定性评分2/2充分展现了其在各种任务类型上的均衡能力。️ 技术解析创新融合与修复微调 独特的层堆叠技术Qwopus-GLM-18B采用直通式融合策略将两个源模型的层直接串联第0-31层来自Jackrong/Qwopus3.5-9B-v3.5Opus推理蒸馏第32-63层来自Jackrong/Qwen3.5-9B-GLM5.1-Distill-v1GLM-5.1推理蒸馏嵌入层、LM头、MTP和视觉编码器来自Qwopus3.5-9B-v3.5这种方法不同于传统的权重插值如SLERP/TIES/DARE是唯一能增加模型深度和参数数量的融合方式完美填补了9B和27B模型之间的性能空白。✨ 修复微调的关键作用原始融合模型存在代码输出混乱问题主要表现为代码块格式错误、括号缺失等结构性问题。通过1000步QLoRA修复微调这些问题得到显著改善训练方法QLoRA4-bit NF4LoRA秩64针对所有注意力和MLP投影层训练数据70% Jackrong/Qwen3.5-reasoning-700x15% 竞争性编程数据15% 多轮推理对话训练成果损失从1.02降至0.62减少39%编程测试从11/15提升至12/15HTML生成质量达到生产级别 实际应用前端代码生成能力测试为验证模型的实际应用能力我们进行了严格的前端代码生成压力测试要求模型生成6个复杂的HTML/CSS/JS应用。结果令人印象深刻测试项目要求检查项得分输出大小天气仪表盘响应式布局、CSS变量、深色模式切换、5天预报网格99/914.5K字符电商产品页图片库、颜色选择器、数量调整器、标签内容、移动端粘性栏1212/1216.7K字符SaaS动画 landing页动态渐变、打字动画、滚动触发效果、自动轮播推荐、3种定价方案1313/1324.1K字符分析仪表盘SVG柱状图带工具提示、SVG环形图、可排序数据表格、折叠侧边栏、深色主题1313/1322.3K字符多步骤注册表单3步表单向导、实时验证、密码强度指示器、州选择下拉菜单、动画过渡、成功模态框1212/1223.3K字符贪吃蛇游戏Canvas渲染、游戏循环、键盘控制、碰撞检测、本地存储高分、难度递增1211/1211.2K字符总体得分62/6398.4%所有输出均保持完美平衡的CSS花括号所有6个文件零不平衡完美平衡的JS括号所有6个文件零不平衡无乱码或幻觉文本可工作的JavaScript功能深色模式切换、滚动动画、SVG图表渲染等以下是模型生成的天气仪表盘HTML代码片段展示了其生成复杂、结构化代码的能力!DOCTYPE html html langen head meta charsetUTF-8 meta nameviewport contentwidthdevice-width, initial-scale1.0 titleWeatherDash/title style /* CSS变量与主题 */ :root { --primary-color: #4f46e5; --secondary-color: #ec4899; --bg-color: #f3f4f6; --card-bg: #ffffff; --text-main: #1f2937; --text-muted: #6b7280; --sidebar-width: 280px; --transition-speed: 0.3s; --shadow: 0 4px 6px -1px rgba(0, 0, 0, 0.1), 0 2px 4px -1px rgba(0, 0, 0, 0.06); --radius: 12px; } /* 深色模式覆盖 */ body.dark-mode { --bg-color: #111827; --card-bg: #1f2937; --text-main: #f9fafb; --text-muted: #9ca3af; } /* 基础样式 */ * { box-sizing: border-box; margin: 0; padding: 0; font-family: Segoe UI, Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif; } /* 响应式布局 */ media (max-width: 768px) { .sidebar { position: fixed; top: 0; left: 0; height: 100%; transform: translateX(-100%); box-shadow: 2px 0 10px rgba(0,0,0,0.1); } .forecast-grid { grid-template-columns: 1fr; } } /style /head body div classapp-container !-- 侧边栏和主内容区域 -- aside classsidebar idsidebar !-- 侧边栏内容 -- /aside main classmain-content !-- 导航栏 -- nav classnavbar div classsearch-container input typetext classsearch-input placeholder搜索城市例如伦敦... idcityInput /div button classtheme-toggle idthemeToggle aria-label切换深色模式 / ☀️ /button /nav !-- 主要天气信息 -- section classhero div classhero-title72°F/div div classhero-subtitle部分多云/div div classweather-stats div classstat-card div classstat-label湿度/div div classstat-value65%/div /div !-- 更多天气统计数据 -- /div /section !-- 5天预报 -- section classforecast-section h2 classsection-title5天预报/h2 div classforecast-grid idforecastGrid !-- 预报卡片通过JS动态生成 -- /div /section /main /div script // JavaScript代码实现交互功能 const forecastData [ { day: 今天, icon: ☀️, high: 72, low: 65, desc: 部分多云 }, { day: 周五, icon: ⛅, high: 70, low: 62, desc: 多云 }, // 更多预报数据 ]; // 渲染预报卡片 function renderForecast() { forecastGrid.innerHTML ; forecastData.forEach(item { const card document.createElement(div); card.className forecast-card; card.innerHTML div classday-name${item.day}/div div classweather-icon${item.icon}/div div classtemp-range span classtemp-high${item.high}°/span / span classtemp-low${item.low}°/span /div ; forecastGrid.appendChild(card); }); } // 深色模式切换 themeToggle.addEventListener(click, () { body.classList.toggle(dark-mode); const isDark body.classList.contains(dark-mode); themeToggle.textContent isDark ? ☀️ : ; localStorage.setItem(theme, isDark ? dark : light); }); // 初始化 renderForecast(); /script /body /html所有6个HTML示例文件都包含在项目的samples/目录中您可以下载并在浏览器中直接打开查看效果。 快速开始在12GB显卡上运行硬件要求显卡至少12GB VRAM如RTX 3060/4070CPU现代多核处理器内存至少16GB RAM存储空间至少10GB可用空间用于Q4_K_M量化版本安装步骤克隆仓库git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/KyleHessling1/Qwopus-GLM-18B-Merged-GGUF cd Qwopus-GLM-18B-Merged-GGUF使用llama.cpp运行推荐llama-server \ -m Qwopus-GLM-18B-Healed-Q4_K_M.gguf \ --chat-template-file your-qwen35-template.jinja \ --ctx-size 65536 \ --flash-attn on \ --n-gpu-layers 99通过API访问服务器启动后您可以通过http://localhost:8080访问API或使用兼容llama.cpp的客户端连接。⚠️ 已知限制尽管Qwopus-GLM-18B表现出色但作为实验性融合模型它仍有一些限制代码格式化在某些情况下仍可能出现代码块格式问题如缺少markdown围栏编程测试3个编程测试仍失败函数命名问题、缺少JS括号、未生成pytest代码块未全面测试作为周末项目可能存在未发现的边缘情况幻觉风险与所有自回归LLM一样可能产生事实错误 致谢Qwopus-GLM-18B的成功离不开以下项目和个人的贡献Jackrong提供了两个优秀的源模型、训练数据和文档Qwen团队提供了出色的Qwen3.5-9B基础模型Unsloth AI提供高效的微调基础设施GLM-5.1团队提供用于蒸馏的教师模型Kassadin88提供原始GLM-5.1-1000000x数据集开源社区的广大贡献者 更多资源源模型Jackrong/Qwopus3.5-9B-v3.5和Jackrong/Qwen3.5-9B-GLM5.1-Distill-v1融合过程详情MERGE_PROCESS.md示例代码samples/目录包含6个前端生成示例技术报告Ren et al., 2026 — Rethinking Generalization in Reasoning SFTQwopus-GLM-18B-Merged-GGUF证明了通过创新的模型融合技术可以在消费级硬件上实现接近大型模型的性能。无论是开发人员、研究人员还是AI爱好者都可以通过这个模型体验高性能的本地AI推理而无需昂贵的硬件投资。立即尝试Qwopus-GLM-18B体验在12GB显卡上运行18B参数模型的强大能力创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
