/ Модель

Характеристики

Лицензия
AGPL 3.0
Базовая модель
Qwable-v1
Опубликована
17 июн 2026

Qwable-v1-MXFP4-MOE-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Квантованная MoE-модель Qwable-v1 для генерации текста, написания кода и агентной работы с инструментами, с поддержкой изображений и длинного контекста.

387скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 сен 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

FreedomAISVR/Qwable-v1-MXFP4-MOE-GGUF — квантованная GGUF-сборка модели Qwable-v1, подготовленная FreedomAISVR. В основе — Qwen3.6-35B-A3B, дистиллированная с рассуждениями Opus 4.7 и дообученная на агентном использовании инструментов Fable-5. Это MoE-архитектура семейства Qwen3.5 с 256 экспертами, из которых активны 8 на токен; активная часть содержит около 3 млрд параметров. Контекст — 262 144 токена.

Модель предназначена для генерации текста, написания кода и агентных сценариев с использованием инструментов. Она принимает текст и изображения: для зрения предусмотрены энкодер SigLIP ViT и отдельный проектор. В GGUF-файле веса экспертов квантованы в MXFP4, большинство остальных весов — в Q8_0, роутер — в F32; компоненты зрения сохранены в F16. Для структурированного использования инструментов требуется агентный системный промпт. Распространяется по лицензии AGPL-3.0.

Сценарии применения

  • написание и редактирование кода по текстовому запросу
  • агентное выполнение задач с вызовом инструментов
  • анализ изображений в диалоге
  • ответы на вопросы в длинном контексте
  • локальный запуск языковой модели через llama.cpp

Ограничения

Для структурированного вывода вызовов инструментов модели нужен агентный системный промпт. GGUF-сборка использует квантование MXFP4 и Q8_0, поэтому точность может отличаться от исходных весов.

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

Qwable-v1 MXFP4 MoE GGUF

GGUF quantization of lordx64/Qwable-v1 — an agentic coding model built by layering Claude Fable-5 tool-use behavior on top of a Claude Opus 4.7 reasoning distill of Qwen3.6-35B-A3B.

Model Details

  • Architecture: Qwen3.5 MoE, 41 blocks (40 layers + 1 MTP head), 256 experts (8 active/token)
  • Active Parameters: ~3B
  • Context: 262,144 tokens
  • Vision: Yes (27-layer SigLIP ViT)
  • License: AGPL-3.0
  • Base: Qwen3.6-35B-A3B → Opus 4.7 reasoning distill → Fable-5 agentic SFT

What's Included

FileTypeSizeBPW
qwable-v1-mxfp4_moe.ggufMXFP4 (experts) + Q8_0 (non-experts)~18.87 GB4.56
mmproj-qwable-v1-f16.ggufVision projector (F16)~0.88 GBF16

Quantization Details

MXFP4_MOE

  • MoE expert weights (ffn_down_exps, ffn_gate_exps, ffn_up_exps) quantized to MXFP4
  • Non-expert weights (attention, shared experts, norms) quantized to Q8_0
  • Router weights kept at F32
  • Vision encoder and projector kept at F16 (not quantized)

Usage

# With llama.cpp (vision + text)
./llama-server -m qwable-v1-mxfp4_moe.gguf --mmproj mmproj-qwable-v1-f16.gguf --host 0.0.0.0 --port 8080

# Text-only (no vision)
./llama-cli -m qwable-v1-mxfp4_moe.gguf -p "Hello, how are you?"

Agentic Tool-Use

Qwable-v1 emits <tool_use> XML when prompted with an agent-style system prompt:

system: You are a coding agent. When you need to read, write, edit, or run code,
emit XML tool calls in this exact format:
<tool_use name="X" id="toolu_01abc">
{"...": "..."}
</tool_use>

Without the agent prompt, the model falls back to the Opus 4.7 reasoning prior (markdown code blocks).

Credits

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
815dda2

0 моделей