/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Опубликована
31 июл 2026

Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-MoQ-GGUF

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Jianqiao1/Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-MoQ-GGUF — набор GGUF-квантизаций базовой модели nightmedia/Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451, подготовленный Jianqiao1.

1 010скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены31 июл 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

Модель предназначена для генерации текста и запуска через совместимые инструменты, включая llama.cpp, с выбором между несколькими вариантами размера и качества.

В основе лежит модель Qwen3.6 с 27 млрд параметров; точные сведения об архитектуре, поддерживаемых языках, модальностях и максимальной длине контекста в README не указаны. Квантизация MoQ использует смешанную точность с учётом структуры и чувствительности тензоров, 128-сегментную importance matrix и сохранение крупных MTP-тензоров в повышенной точности. Доступны варианты от 3.2 до 5.1 BPW, объёмом примерно от 10,8 до 17,5 ГБ. MTP-MoQ-4.8 обозначен как сбалансированный вариант, MTP-MoQ-5.1 — как наиболее качественный в обычной серии, а NVFP4 предназначен прежде всего для тестирования ускорения на GPU Blackwell.

Сильной стороной является гибкий компромисс между размером, качеством и скоростью, подтверждённый оценками на WikiText-2: для более крупных вариантов наблюдается снижение PPL и KLD. Ограничения связаны с потерями от квантизации по сравнению с BF16, зависимостью производительности от оборудования и тем, что NVFP4 может обеспечивать лучшую скорость предварительного вычисления на RTX 5090, но уступать обычному MoQ-4.8 по качеству при сопоставимом размере. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит10

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

Qwen3.6-27B Architect Polaris2 Fable B F451 - MTP MoQ GGUF

Tensor-aware mixed-precision GGUF quantizations of nightmedia/Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451, including the model's MTP tensors.

This repository provides several MoQ size/quality points, an experimental NVFP4 variant, the c128 importance matrix used during quantization, and the complete interactive evaluation report.

Quantization method

MoQ uses tensor-aware mixed quantization instead of assigning one quantization type to the entire model.

  • Weight tensors are grouped by their structural role and sensitivity.
  • Per-group KLD sensitivity studies are used to decide which groups require higher precision.
  • Less sensitive groups use more compact formats, while sensitive groups are protected with higher-precision formats.
  • A 128-chunk importance matrix is incorporated into the quantization process.
  • The large MTP tensors are explicitly retained at high precision.
  • Every output was audited against its tensor recipe: all 866 tensor names, shapes, and quantization types matched.

The MTP-MoQ-NVFP4 variant uses NVFP4 for selected tensor groups while retaining the rest of the mixed-precision policy. On an RTX 5090 it improves short-prompt prefill throughput substantially, although the regular MoQ-4.8 model provides better KLD quality at the same file size.

No single quant is best for every use case:

  • MTP-MoQ-4.6 is a compact balanced option.
  • MTP-MoQ-4.8 is the recommended quality/size point around 16.15 GB.
  • MTP-MoQ-5.1 provides the best quality in the regular MoQ series.
  • MTP-MoQ-NVFP4 is intended for testing NVFP4 acceleration, especially on Blackwell GPUs.

Files

Sizes are decimal GB. Payload BPW is calculated from the actual GGUF tensor payload and excludes the GGUF header.

FileSize GBPayload BPWPPLMean KLDp999 KLD
Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-MTP-MoQ-3.2.gguf10.8103.16216.8059980.0977142.751078
Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-MTP-MoQ-3.6.gguf12.1343.55006.6616940.0696651.796203
Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-MTP-MoQ-3.8.gguf12.8403.75666.5188630.0449931.291825
Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-MTP-MoQ-4.1.gguf14.2664.17406.4470970.0273180.807045
Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-MTP-MoQ-4.3.gguf15.0024.38976.4210270.0192530.591232
Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-MTP-MoQ-4.6.gguf15.2424.45996.3922390.0151450.505663
Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-MTP-MoQ-4.8.gguf16.1504.72586.3794560.0128360.423877
Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-MTP-MoQ-4.9.gguf16.5244.83536.3845600.0122180.402534
Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-MTP-MoQ-5.1.gguf17.4525.10696.3712390.0096130.325677
Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-MTP-MoQ-NVFP4.gguf16.1504.72586.3979150.0156150.518097

Additional files:

  • Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-BF16.gguf: BF16 GGUF reference model.
  • Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451.c128.imatrix.gguf: the 128-chunk importance matrix used for these quantizations.
  • Jianqiao1_MoQ_vs_DavidAU_GGUF_report.html: self-contained interactive report with zoomable and pannable charts.

Quality evaluation

All quality results were measured under the same conditions:

  • WikiText-2 raw test set
  • Context length 512
  • 580 evaluation chunks
  • KLD calculated against logits from the BF16 model
  • BF16 reference PPL: 6.320035

Lower PPL, Mean KLD, and p999 KLD are better.

MoQ results

ModelSize GBPayload BPWPPLMean KLDp999 KLD
MTP-MoQ-3.210.8103.16216.8059980.0977142.751078
MTP-MoQ-3.612.1343.55006.6616940.0696651.796203
MTP-MoQ-3.812.8403.75666.5188630.0449931.291825
MTP-MoQ-4.114.2664.17406.4470970.0273180.807045
MTP-MoQ-4.315.0024.38976.4210270.0192530.591232
MTP-MoQ-4.615.2424.45996.3922390.0151450.505663
MTP-MoQ-4.816.1504.72586.3794560.0128360.423877
MTP-MoQ-4.916.5244.83536.3845600.0122180.402534
MTP-MoQ-5.117.4525.10696.3712390.0096130.325677
MTP-MoQ-NVFP416.1504.72586.3979150.0156150.518097

Comparison with DavidAU Fable Fusion 711 GGUF

The following DavidAU GGUF files were evaluated locally using the same BF16 reference logits and the same evaluation settings.

DavidAU quantSize GBPayload BPWPPLMean KLDp999 KLD
IQ2_M12.1253.54717.1002460.1404803.807066
IQ3_M14.5324.25206.5452190.0478231.487676
IQ4_XS17.0344.98466.3878510.0139530.514973
Q4_K_S17.5375.13216.3787480.0139650.492694
IQ4_NL17.7535.19526.3864190.0137010.492569
Q4_K_M18.4995.41356.3650210.0114040.412386
Q5_K_S20.6316.03796.3411590.0054660.211335
Q5_K_M21.1826.19936.3371030.0048090.179674
Q6_K24.0347.03436.3247630.0014670.059772

Near-size comparison

Positive percentages mean the MoQ model is smaller or has a lower metric.

MoQ modelDavidAU modelSize differenceMean KLD lowerp999 KLD lowerPPL lower
MTP-MoQ-3.6IQ2_M-0.08%50.41%52.82%6.18%
MTP-MoQ-4.1IQ3_M1.83%42.88%45.75%1.50%
MTP-MoQ-4.8IQ4_XS5.19%8.01%17.69%0.13%
MTP-MoQ-5.1Q4_K_S0.49%31.16%33.90%0.12%

Quality charts

Model size vs p999 KLD

Model size vs p999 KLD

Model size vs Mean KLD

Model size vs Mean KLD

Model size vs WikiText-2 PPL

Model size vs WikiText-2 PPL

For interactive zooming, panning, series selection, and detailed hover values, download and open Jianqiao1_MoQ_vs_DavidAU_GGUF_report.html.

RTX 5090 performance

Throughput was measured with f16 KV cache and three repetitions. MTP-MoQ-NVFP4 and MTP-MoQ-4.8 have exactly the same 16.150 GB file size.

Modelpp512 tok/stg128 tok/spg32768,256 tok/s
MTP-MoQ-NVFP43256.9778.922377.72
MTP-MoQ-4.82669.4578.652356.68
MTP-MoQ-4.62731.8682.872400.43
NVFP4 vs MoQ-4.8+22.01%+0.34%+0.89%

License

This repository is released under the Apache License 2.0. Users should also review and comply with the terms of the original model.

Acknowledgements

  • Thanks to nightmedia for the original Qwen3.6-27B Architect Polaris2 Fable B F451 model.
  • Thanks to DavidAU for the Fable Fusion 711 GGUF series used in the comparison.
  • Thanks to the Qwen team for Qwen3.6.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
fcdce34

0 моделей