Qwen3.5-9B-MXFP8-FP8KV-FP8Attn-CT-AutoRound — квантизированная версия модели Qwen3.5-9B, разработанной командой Qwen.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель предназначена для генерации текста и запуска сценариев, требующих языкового понимания и вывода, при сниженном потреблении памяти по сравнению с полноточной версией.
Квантизация выполнена в формате MXFP8 с использованием метода AutoRound. В README указано, что базовая модель имеет размер 9B параметров; сведения об архитектуре, поддерживаемых языках, модальностях и размере контекстного окна не приведены. Для оценки указаны результаты на GSM8K — 0,9310, HellaSwag — 0,5825, MMLU — 0,7833 и PIQA — 0,7916.
Основное преимущество модели — более компактное представление, потенциально позволяющее эффективнее использовать вычислительные ресурсы. Ограничения связаны с возможными потерями качества из-за квантизации и отсутствием в README подробностей о совместимых средствах запуска, точных характеристиках производительности и областях применения. Условия лицензирования отдельно не указаны: необходимо соблюдать лицензию исходной модели Qwen/Qwen3.5-9B.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a MXFP8 quantization of Qwen/Qwen3.5-9B, generated by AutoRound. Please follow the license of the original model.
| Benchmark | Score |
|---|---|
| gsm8k | 0.9310 |
| hellaswag | 0.5825 |
| mmlu | 0.7833 |
| piqa | 0.7916 |
Produced with autoquant-agent — agent-driven quantize + evaluate + self-heal.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
vLLM
Подбираем GPU…