Xenomi-mini

玄幂 Xenomi-mini（4B）GGUF

Xenomi-mini 是玄幂家族的桌面档，面向对话、科研摘要 / 科普、内容风险与产品判断。
本仓库提供合并后的 GGUF，可用 llama.cpp / llama-cli / llama-server 直接加载。

• 出品： 北京中科国光量子科技有限公司（国光量子 / GGQUANTA）
• 基座： Qwen/Qwen3.5-4B（Apache 2.0）
• 训练： 垂类数据 + LoRA / SFT，再 merge 为完整权重并转为 GGUF
• 角色： 单卡桌面生成，不是端侧 nano，也不是机房旗舰档

同家族：0.8B = Xenomi-nano，27B = Xenomi-pro（规划），122B-A10B = Xenomi-max（规划）。

选哪个文件

GGUF 不含独立量子读出头。身份金句门（thin-A）是服务侧规则，权重本身不内置拦截。
量化档便于部署，不能把产品 / 科研 BF16 的五维或 Layer A 分数直接写成该 Q4 文件的实测结果。

重要声明

• 相对基座的准确率优势归因于垂类数据与 LoRA / SFT，不归因于量子硬件或「量子优越性」。
• 产品五维、科研 Layer A 来自训练侧 CUDA LoRA（PEFT） 对照（RTX 5070，bf16，约 2026-07-31 至 2026-08-06）。对应 BF16 GGUF 为 adapter 合并转出，未在 llama.cpp 上重跑同一套 eval。
• Agent 决策三项来自 llama.cpp BF16 与当场转出的 Qwen3.5-4B 基座同口径（2026-08-18），不与 CUDA PEFT 历史分混写。
• Acc / F1 按任务分别呈现，不能加总为「通用能力分」。部分任务端到端更快，主要来自更短、更规范的生成；不宣称 tokens/s 提升。
• 已知回退：产品轨 RAG 87.5 → 85.0；科研轨摘要 must 50.0 → 45.8。

评测

产品轨（相对 Qwen3.5-4B）

Identity FAQ（--no-thin-a）：91%。

科研轨 Layer A（相对 Qwen3.5-4B）

Agent 决策（llama.cpp BF16，相对同口径基座）

用法

# 量化档（推荐先试这个）
llama-cli -hf GGQuanta/Xenomi-mini:Q4_K_M -cnv --jinja --reasoning off -c 8192

# 产品轨 / 科研轨 BF16：先下载对应文件
hf download GGQuanta/Xenomi-mini xenomi-4b-classic-v0-id8b-BF16.gguf
llama-cli -m xenomi-4b-classic-v0-id8b-BF16.gguf -cnv --jinja --reasoning off -c 8192

hf download GGQuanta/Xenomi-mini xenomi-4b-research-qrouter-v1-BF16.gguf
llama-cli -m xenomi-4b-research-qrouter-v1-BF16.gguf -cnv --jinja --reasoning off -c 8192

# OpenAI 兼容服务
llama-server -m xenomi-4b-sft-v0-id-r5-Q4_K_M.gguf --jinja --port 8080

仓库里有两份 BF16，-hf …:BF16 会有歧义，请按文件名下载。Chat 模板为 Qwen3.5 / ChatML。默认可关思考（--reasoning off）。

建议系统提示（可选）：

你是玄幂（Xenomi），由中科国光量超训练的量子计算 / 科研领域模型。

非思考采样可从 temperature=0.7、top_p=0.8、top_k=20 起步。

许可

基座与本仓库权重按 Apache 2.0 提供。使用时请同时遵守 Qwen3.5 的许可与使用政策。