Model Details
This model is an gguf:q2ks of Qwen/Qwen3-8B generated by intel/auto-round algorithm.
How To Use
LLamacpp Inference
./llama-cli -hf Intel/Qwen3-8B-gguf-q2ks-AutoRound-inc-v2 --conversation
"""
> 树上有十只鸟，用枪打死了一只，树上还剩下几只
<think>
嗯，用户问的是树上有十只鸟，用枪打死了一只，树上还剩下几只。这个问题看起来简单，但其实可能涉及一些有趣的逻辑。首先，我需要确认用户的问题是否在问实际的鸟的数量，还是某种隐喻或谜题。
首先，问题中的“用枪打死了一只”可能是一个误导，因为枪击可能不会直接导致鸟数量减少，但可能有其他因素。比如，鸟可能会因为枪声而飞走，或者被吓到，导致剩下的鸟数量减少。但通常情况下，如果枪击杀死一只鸟，剩下的鸟数量可能减少，但具体要看情况。不过，可能用户是在问一个谜题，比如“鸟的数量是否因 为枪击而减少”或者是否有其他因素影响。
接下来，我需要考虑是否可能有其他因素。比如，如果枪击导致鸟死亡，剩下的鸟可能减少，但可能鸟的数量会减少。但通常，如果枪击杀死一只鸟，剩下的鸟数量应该是9只，因为原本有10只，打死一只，剩下9只。但可能用户是在问一个谜题，比如“枪声吓跑了其他鸟”，所以剩下的鸟数量可能减少。比如，如果枪声吓跑了其他鸟，那么剩下的鸟数量可能减少，比如剩下0只，因为所有鸟都飞走了。但需要确认这一点。
或者，可能用户是在问一个陷阱问题，比如“鸟的数量不会因为枪击而减少，因为鸟不会被枪击杀死，或者枪击不会影响鸟数量”。但通常来说，如果枪击杀死一只鸟，剩下的鸟数量应该是9只。不过，可能用户是在问一个谜题，比如“鸟会因为枪声而飞走，所以剩下的鸟数量为0”。或者可能用户是在问“如果枪击杀死一只鸟， 剩下的鸟数量是9只，但因为枪声导致其他鸟飞走，所以剩下的鸟数量是0”。不过这可能取决于具体情况。
另外，可能用户是在问一个逻辑谜题，比如“鸟的数量不会减少，因为枪击不会影响鸟的数量”，或者类似的情况。但通常情况下，如果枪击杀死一只鸟，剩下的鸟数量应该是9只，因为原本有10只，打死一只，剩下9只。但可能用户想测试逻辑思维，比如“鸟不会因为枪击而减少，因为鸟不会被枪击杀死”或者类似的情况。或者可能用户是在问一个陷阱，比如“枪击杀死一只鸟，剩下的鸟数量是9，但因为枪声导致其他鸟飞走，所以剩下的鸟数量是0”。或者可能用户是在问一个谜题，比如“鸟的数量不会减少，因为枪击不会影响鸟的数量”，或者类似。
需要确认用户是否在问一个谜题，比如“枪击杀死一只鸟，剩下的鸟数量是多少”，或者是否有其他因素影响。比如，鸟可能因为枪声而飞走，所以剩下的鸟数量是0，或者因为枪击导致鸟死亡，剩下的鸟数量是9。但通常，如果枪击杀死一只鸟，剩下的鸟数量是9，因为原本有10只，杀死一只，剩下9只。但可能用户是在问一个谜题，比如“鸟会因为枪击而飞走，所以剩下的鸟数量是0”，但需要确认这一点。
或者，可能用户是在问一个逻辑问题，比如“鸟的数量不会减少，因为枪击不会影响鸟的数量”，或者类似。但通常情况下，如果枪击杀死一只鸟，剩下的鸟数量是9。所以可能用户是在问一个简单的数学问题，答案是9。
但可能用户是在问一个谜题，比如“枪击杀死一只鸟，剩下的鸟数量是0，因为枪声吓跑了其他鸟”，或者类似的情况。但需要确认是否有这样的逻辑。
或者，可能用户是在问一个陷阱，比如“枪击杀死一只鸟，剩下的鸟数量是9，但因为枪声导致其他鸟飞走，所以剩下的鸟数量是0”。但需要确认。
综上所述，可能用户是在问一个简单的数学问题，答案是9，或者可能是在问一个谜题，答案是0，取决于具体情况。但通常，如果枪击杀死一只鸟，剩下的鸟数量是9，所以答案应该是9。
</think>
树上有十只鸟，用枪打死了一只，树上还剩下几只？
**答案：9只**
**解释：**
1. **直接计算**：原本有10只鸟，打死1只后，剩余9只。
2. **逻辑陷阱**：如果枪声导致其他鸟飞走，可能剩下0只，但这是假设性的情景，问题未明确说明。
3. **现实情况**：枪击可能吓跑其他鸟，但问题未明确说明，因此默认按直接计算。
**结论**：如果仅考虑枪击杀死一只鸟，答案是9只；若考虑枪声吓跑其他鸟，则可能为0。但问题未明确说明，因此答案为9。
**提示**：这类问题常用于测试逻辑思维，需根据问题描述判断是否包含隐含条件。
> 9.8和9.11哪个大
<think>
嗯，用户问的是9.8和9.11哪个大。这个问题看起来简单，但可能需要确认是否是数值比较。首先，我需要确认这两个数字的数值大小。9.8和9.11都是小数，但9.8的整数部分是9，而9.11的整数部分也是9。接下来，比较小数部分。9.8的十分位是8，而9.11的十分位是1，所以9.8更大。但可能用户是在问一个陷阱问题，比如“9.11是否比9.8更大”，或者是否存在其他因素影响。不过通常来说，9.8大于9.11，因为9.8的数值更大。所以答案应该是9.8更大。
但需要确认是否用户可能有其他意图，比如比较两个数的整数部分和小数部分，或者是否有其他因素。例如，如果9.11是日期，比如9月11日，而9.8是日期，但这种情况下可能需要不同处理。不过问题中明确是数值比较，所以答案应该是9.8更大。因此，用户可能是在测试数值比较，或者想确认是否理解小数比较。因此，答 案是9.8大于9.11。
</think>
9.8 和 9.11 的比较：
**答案：9.8 更大**
**解释：**
1. **数值比较**：
- 9.8 是 9.80，而 9.11 是 9.110。
- 比较小数部分：9.8 的十分位是 8，而 9.11 的十分位是 1，因此 9.8 更大。
2. **逻辑陷阱**：
- 如果用户问的是日期（如9月11日），则需考虑日期的大小，但问题中明确是数值比较。
**结论**：9.8 大于 9.11。
**提示**：这类问题通常用于测试对小数比较的理解，需明确数值而非日期。
> how many e in deepseek
<think>
嗯，用户问的是“how many e in deepseek”，也就是“deepseek”这个词中有多少个字母“e”。我需要先确定“deepseek”这个词的拼写是否正确，然后计算其中的字母“e”的数量。首先，我需要确认“deepseek”是否正确拼写。常见的拼写可能有“DeepSeek”或“DeepSeek”，但用户可能是指“DeepSeek”这个术语或公司名。假设用户指的是“DeepSeek”，那么需要检查每个字母。
首先，分解“deepseek”：
D, E, E, P, S, E, E, K。
现在，我需要数出其中的字母“e”。
D（1）、E（2）、E（3）、P（4）、S（5）、E（6）、E（7）、K（8）。
所以，字母“e”出现在第2、3、6、7的位置，共4个。不过需要确认是否有拼写错误或用户是否指的是其他版本，比如“deepseek”可能有其他拼写。例如，是否“DeepSeek”中的“Deep”是正确的，或者是否有其他字母。如果用户指的是“deepseek”，那么字母“e”的数量是4。
但可能用户的问题是关于“deepseek”这个词中的“e”数量，所以需要确认是否正确。此外，可能用户想知道“deepseek”中有多少个“e”，所以答案是4。不过需要确保拼写正确，因为如果“deepseek”是正确的，那么字母“e”的数量是4。因此，答案应该是4个“e”。
</think>
**Answer:**
The word **"deepseek"** contains **4** instances of the letter **"e"**.
**Explanation:**
Breaking down **"deepseek"**:
- **D**
- **E**
- **E**
- **P**
- **S**
- **E**
- **E**
- **K**
The letter **"e"** appears at positions **2**, **3**, **6**, and **7**, totaling **4** instances.
**Note:** If the term refers to **"DeepSeek"** (a company or project), the count remains the same.
If the question involves **"DeepSeek"** as a specific term or product, the count is still **4**.
**Final Answer:** **4** (e's in "deepseek")
"""
Eval the model
we tested the fake model and the zero shot of mmlu task is 0.6708
Ethical Considerations and Limitations
The model can produce factually incorrect output, and should not be relied on to produce factually accurate information. Because of the limitations of the pretrained model and the finetuning datasets, it is possible that this model could generate lewd, biased or otherwise offensive outputs.
Therefore, before deploying any applications of the model, developers should perform safety testing.
Caveats and Recommendations
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model.
Here are a couple of useful links to learn more about Intel's AI software:
- Intel Neural Compressor link
Disclaimer
The license on this model does not constitute legal advice. We are not responsible for the actions of third parties who use this model. Please consult an attorney before using this model for commercial purposes.
Cite
@article{cheng2023optimize, title={Optimize weight rounding via signed gradient descent for the quantization of llms}, author={Cheng, Wenhua and Zhang, Weiwei and Shen, Haihao and Cai, Yiyang and He, Xin and Lv, Kaokao and Liu, Yi}, journal={arXiv preprint arXiv:2309.05516}, year={2023} }
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