/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
37,8 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen4_exp · dense
Базовая модель
Qwen3.8-Flash-Next
Библиотека
mlx
Опубликована
15 сен 2026

Qwen3.8-Flash-Next-REAP320-oQ3e-DWQ-MTP-Vision-MTPLX

Изображение и текст → текст15 профессий

Litwein/Qwen3.8-Flash-Next-REAP320-oQ3e-DWQ-MTP-Vision-MTPLX — это мультимодальная квантованная версия Qwen3.8-Flash-Next, подготовленная Litwein для запуска через MTPLX на компьютерах Apple Silicon.

1 716скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены16 сен 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, агентских сценариев, задач рассуждения и программирования, а также для работы с изображениями, документами, графиками и визуальными вопросами. В обучающих данных указаны, в частности, SWE-bench, математические и кодовые наборы, ChartQA, DocumentVQA, TextVQA и COCO.

Модель использует MoE-архитектуру с 512 исходными экспертами, из которых после REAP pruning оставлено 320. Она содержит 133,7 млрд параметров, общий уровень квантования составляет 4,28 бит на вес: маршрутизируемые эксперты представлены в 3-битном формате, отдельные компоненты используют 4–8 бит, а vision tower хранится в bf16. Поддерживаются английский и русский языки, текстово-визуальный ввод и контекст до 262 144 токенов архитектурно; в конфигурации для 48 ГБ памяти заявлено до 163 840 токенов. MTP sidecar и speculative decoding ускоряют генерацию, сохраняя распределение целевой модели.

К сильным сторонам относятся мультимодальность, длинный контекст, поддержка агентских и reasoning-сценариев, а также высокая скорость декодирования на Apple M4 Pro с 48 ГБ памяти: примерно 31–35 токенов в секунду при глубине MTP 2. Ограничения включают зависимость от Apple Silicon с не менее 48 ГБ unified memory, MTPLX версии 2.11.2 или новее, быстрого SSD и около 72 ГБ свободного места. Это прунинговые и квантованные веса, поэтому характеристики могут отличаться от исходной модели Qwen3.8-Flash-Next. Лицензия указана как Qwen Community License 1.0.

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

Qwen3.8-Flash-Next-REAP320-oQ3e-DWQ-MTP-Vision-MTPLX

Flash-Next with native MTP on a 48 GB Mac

The REAP-320 oQ3e end-to-end-DWQ build of Qwen3.8-Flash-Next repacked for MTPLX, with a self-distilled MTP sidecar trained on the model's own long-context agent and reasoning traces. Measured on a 48 GB M4 Pro: ~31–35 tok/s decode at depth 2 from short prompts to ~85k live context, vs 24.2 tok/s without MTP.

The trunk, expert and vision weights are the ones in Litwein/Qwen3.8-Flash-Next-REAP320-oQ3e-DWQ-MTP-Vision-MLX (REAP 320 of 512 experts · oQ3e: 3-bit routed experts + mixed-precision trunk · bf16 vision tower) — see that card for the full pruning, quantization and DWQ recipe and the teacher-gap tables. This repo adds the MTPLX layout, a runtime contract and a better MTP drafter.

Precision: 133.7 B parameters, 4.28 bits/weight overall — 3-bit routed experts (56%), the 4-bit g32 n-gram table (39%), 5/6-bit GDN and attention projections, 8-bit shared experts, lm_head and MTP sidecar, bf16 vision. Over the 82.5 B weights that stay in RAM (everything but the streamed table): 3.84 bits/weight, ≈37 GiB. config.json states the bits and group size of every module explicitly.

⚠️ These are pruned and quantized weights. The model's capability comes from Qwen's base model — please star/cite it first. The MTP sidecar only drafts tokens; speculative decoding keeps the output distribution of the target model.

Model lineage

Qwen/Qwen3.8-Flash-Next                   (Qwen Community License 1.0 · MoE 512 experts · vision + MTP)
  └─ Litwein/…-REAP320-oQ3e-DWQ-MTP-Vision-MLX   REAP 512→320 · oQ3e (3-bit experts, M4Q) · e2e KL-DWQ v9
       └─ THIS REPO: byte-exact MTPLX repack + self-distilled MTP sidecar + mtplx_runtime.json contract

What differs from the MLX repo

  • Layout. The 3-gram PLE embedding table ships as a separate ngram-table.safetensors (~32 GB, 4-bit g32) that MTPLX streams from SSD instead of holding in RAM; the bf16 vision tower is split into model-vision.safetensors; RMSNorm weights are stored in MTPLX's absolute convention and the table's weight scale is folded in. All other tensors are copied byte-for-byte.

  • MTP sidecar (mtp.safetensors). Self-distilled from the model's own streamed generations (agent/tool-use and reasoning traces, reasoning kept in the targets) with trunk hidden states captured at long context. The objective is the depth-2 acceptance chain under the production sampler (top-k 20, top-p 0.95); exported as an 8-bit sidecar and adopted only after a live A/B against the previous sidecar:

    Live A/B (depth 2, mean context ~38k)Previous sidecarThis sidecar
    Decode, greedy32.17 tok/s33.05 tok/s (+2.7%)
    Decode, production sampler (T=1.0)31.44 tok/s32.04 tok/s (+1.9%)
    Tokens per verify cycle (production)2.4452.488

    The cycle cost was identical in both arms; the gain is draft acceptance.

  • Contract (mtplx_runtime.json). Pins depth 2 (mtp_depth_default / mtp_depth_max) and the runtime lanes validated for this model: sparse QSA prefill/gather, batched target distributions, fused verify glue, a 64k FR-Spec draft vocabulary and a 128 MB n-gram hot cache.

Performance (measured by the uploader)

Apple M4 Pro, 48 GB, MTPLX 2.11.2, turbo profile, depth 2. Single-machine numbers; run-to-run noise is about ±5%.

ScenarioResult
Decode, short prompt~32–35 tok/s (AR without MTP: 24.2; depth 1: 33.1; depth 3: 30.8)
Decode, 46k-token prompt31.5–34.4 tok/s
Decode, ~85k live context33.8 tok/s
Real agent traffic, 12k–34k context26–37 tok/s (35.6 at 34k)
Prefill, 46k tokens~180 tok/s (prefill chunk 512) · ~196 tok/s (chunk 2048)
Peak memory (small session cache)40.4 GiB at 46k · 43.0 GiB at ~85k
Context window163,840 tokens fit the 48 GB memory plan (architectural max 262,144)

The decode cycle is essentially context-independent on this machine; it is bounded by memory bandwidth for the roughly 4.6 GiB of weights read per verified token row, not by attention. Depth 3 is slower than depth 2 here, which is why the contract pins depth 2.

How to run

Requires Apple Silicon with 48 GB+ unified memory, MTPLX ≥ 2.11.2, ~72 GB of free SSD space and a fast internal SSD (the n-gram table is streamed during decode).

# Download into the MTPLX model directory
hf download Litwein/Qwen3.8-Flash-Next-REAP320-oQ3e-DWQ-MTP-Vision-MTPLX \
  --local-dir ~/.mtplx/models/Qwen3.8-Flash-Next-REAP320-oQ3e-DWQ-MTP-Vision-MTPLX

# Serve (memory limits tuned for a 48 GB Mac: 46 GiB Metal limit, 38.9 GiB wired)
MTPLX_MEMORY_LIMIT_BYTES=49392123904 MTPLX_WIRED_LIMIT_BYTES=41760301669 \
  mtplx serve --model ~/.mtplx/models/Qwen3.8-Flash-Next-REAP320-oQ3e-DWQ-MTP-Vision-MTPLX \
    --host 127.0.0.1 --port 8000 --profile turbo --context-window 163840

The server exposes an OpenAI-compatible API on http://127.0.0.1:8000/v1 (the model id is listed at GET /v1/models). In the MTPLX app, add the downloaded folder as a local model and set the context window and memory limit in its settings.

Recommended settings

  • Sampling: temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20 (the shipped defaults), thinking enabled.
  • Depth: keep the contract's depth 2.
  • Session cache: leave the RAM session cache on its automatic size. A small fixed cap evicts long-conversation prefixes and turns the next turn into a full re-prefill (measured after one interleaved side request: 241 s at 46k with a 2 GB cap vs an 8 s restore on auto).

Intended use & limitations

  • Best suited to: long-context coding and agent workflows and multimodal chat on a 48 GB Mac.
  • Same model caveats as the MLX repo: pruning and 3-bit experts are lossy; DWQ is calibration, not SFT; no task or vision-benchmark score is claimed yet.
  • Memory on 48 GB: in long sessions the automatic session cache, KV state and MLX buffers push macOS into swap (observed from ~35k live context). Decode speed holds, but the rest of the system slows down.
  • KV-cache quantization is not supported for this model family in MTPLX.
  • Parallel sessions (MTPLX 2.11.2): two conversations that share a long prefix (for example the same system prompt and tool list) with image input enabled can fail with HTTP 409 session … is already in flight, because the vision-keyed session lookup is not treated as an implicit session. Clients that send a distinct x-mtplx-session-id header per conversation do not depend on this prefix-based session matching.
  • MTPLX-only layout: use the MLX repo for oMLX.

Acknowledgements

  • Qwen team — Qwen3.8-Flash-Next (Qwen Community License 1.0).
  • MTPLX (youssofal/mtplx) — the native MTP runtime, pack contract and verify lanes.
  • Jundot, dfp-official and sh0wie — the oQ4e donor, the oQ8e expert codes and the REAP keep-set manifests used by the MLX build.
  • Apple MLX and oMLX.
  • Calibration-data authors — see the MLX repo.

License

Qwen Community License 1.0, inherited from Qwen/Qwen3.8-Flash-Next; a copy is included as LICENSE. Operating a Model as a Service or an AI Work Assistant business commercially requires a separate license from Qwen.

Citation

Please cite the original base model:

@misc{qwen3.8-flash-next,
  title  = {Qwen3.8-Flash-Next},
  author = {Qwen Team, Alibaba Group},
  year   = {2026}
}

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
Qwen4ExpForConditionalGeneration
Ревизия весов
2f7b82f

0 моделей