/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Архитектура
qwen3_5 · dense
Библиотека
mlx
Опубликована
25 авг 2026

Qwen3.8-27B-MLX-AD-3.50bpw-DWQ-12.7GB

Изображение и текст → текст15 профессий

AtomicChat/Qwen3.8-27B-MLX-AD-3.50bpw-DWQ-12.7GB — это MLX-квантизированная версия Qwen3.8-27B, выпущенная командой AtomicChat.

285скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены25 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Базовую модель разработала команда Qwen компании Alibaba. Это открытая плотная мультимодальная модель с поддержкой текста и изображений, предназначенная для генерации текста, визуального понимания, программирования, агентских рабочих процессов и автоматизации офисных задач.

Модель содержит около 27 млрд параметров. Вариант AtomicChat использует формат MLX, 3-битное представление с параметром 3.50 bpw и занимает примерно 12,7 ГБ, поэтому ориентирован на локальный запуск, в частности на совместимое оборудование Apple через MLX. На странице модели указана категория Image-Text-to-Text и языковой тег English. Для исходной Qwen3.8-27B заявлено нативное контекстное окно 262 000 токенов с возможностью расширения до 1 млн токенов посредством YaRN.

Главное преимущество варианта — существенное уменьшение размера и требований к памяти по сравнению с полной моделью при сохранении мультимодальных возможностей. Ограничения связаны с потерями качества, возможными для 3-битной квантизации, зависимостью от MLX-совместимого окружения и отсутствием на странице AtomicChat подробных независимых тестов, перечня поддерживаемых языков и детального описания архитектуры именно этого квантизированного варианта. Для базовой Qwen3.8-27B указана лицензия Apache 2.0; отдельные условия для производного репозитория AtomicChat следует проверять дополнительно.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
400a1aa

0 моделей