/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_moe · dense
Базовая модель
Qwen3.6-35B-A3B
Опубликована
21 июн 2026

Qwen3.6-35B-A3B-INT8-W8A8

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Avesed/Qwen3.6-35B-A3B-INT8-W8A8 — квантизированная версия Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, разработанная на базе модели Qwen.

951скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены23 июн 2026

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Это гибридная Mixture-of-Experts-модель для генерации текста, рассчитанная прежде всего на англоязычные и китайскоязычные сценарии. Архитектура включает 256 экспертов с выбором 8 экспертов на токен и примерно 3 млрд активных параметров, GatedDeltaNet для линейного внимания, vision tower и MTP head, однако назначение и характеристики визуальных возможностей в карточке подробно не описаны.

Квантизация выполнена в формате INT8 W8A8: веса экспертных FFN преобразованы в симметричный INT8 по каналам, а активации квантизуются динамически для каждого токена. Чувствительные к качеству компоненты, включая self-attention, маршрутизатор, shared expert, GatedDeltaNet, lm_head, embeddings, vision tower и MTP head, сохранены в формате bfloat16. По заявлению автора, такая схема обеспечивает почти отсутствие потерь качества и предназначена для более эффективного развертывания модели.

Модель поддерживается сервером vLLM с INT8 MoE-путём и рассчитана на видеокарты Ampere с архитектурами sm_80 и sm_86; в примере запуска используется tensor parallelism на двух устройствах. Ограничения включают отсутствие в README данных о размере контекста, точном общем числе параметров, поддерживаемых визуальных задачах и результатах тестирования именно этой версии. Лицензия — Apache-2.0.

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

Qwen3.6-35B-A3B-INT8-W8A8

INT8 (W8A8) quantization of Qwen/Qwen3.6-35B-A3B — a hybrid Mixture-of-Experts model (256 experts, top-8, ~3B active) with GatedDeltaNet linear-attention, a vision tower and an MTP head.

Quantization

  • Symmetric INT8 weights (per-channel, MSE observer) + INT8 dynamic per-token activations (llm-compressor). int8 is robust, so no AWQ/SmoothQuant smoothing is needed.
  • Quantized: the MoE expert FFNs only (the bulk of the weights).
  • Kept bf16 (quality-sensitive): self_attn, the router (mlp.gate), shared_expert, GatedDeltaNet (linear_attn), lm_head, embeddings, vision tower, MTP head.
  • Format: compressed-tensors (int-quantized). Full recipe: recipe.yaml.

INT8 W8A8 is near-lossless; for the smallest footprint use the INT4-W4A16 variant (GSM8K 96.8% / MMLU-Pro 80.2%).

Usage (vLLM)

vllm serve Avesed/Qwen3.6-35B-A3B-INT8-W8A8 \
  --tensor-parallel-size 2 --trust-remote-code --reasoning-parser qwen3

Served via vLLM's INT8 MoE path (works on Ampere sm_80 / sm_86).

Quantized with vllm-ampere-optimized/quantize.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
Ревизия весов
9a5bd51

0 моделей