/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
55,6 ГБ
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.8-27B-OBLITERATED
Библиотека
transformers
Опубликована
26 авг 2026

Qwen3.8-27B-OBLITERATED-FP16

Изображение и текст → текст10 профессий

FP16-конверсия диалоговой модели Qwen3.8-27B-OBLITERATED с поддержкой изображений, предназначенная для инференса и дообучения, в том числе на NVIDIA V100.

26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 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

Mantisec выпустил FP16-представление модели Qwen3.8-27B-OBLITERATED, преобразованное из OBLITERATUS/Qwen3.8-27B-OBLITERATED. Это плотная мультимодальная модель семейства Qwen3.5 с архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration, предназначенная для диалогового взаимодействия и обработки изображений с текстом. Версия рассчитана на инференс и дообучение на видеокартах NVIDIA V100, где FP16 подходит для тензорных ядер Volta.

Веса переведены из BF16 в FP16 со стратегией проверки диапазона: значения, не представимые в конечном диапазоне FP16, отклоняются, а не обрезаются. README сообщает об успешной проверке генерацией и полном совпадении токенов с исходной моделью в этой проверке, при небольшом расхождении логитов. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на текстовые запросы
  • ответы на вопросы по загруженным изображениям
  • описание содержимого изображений
  • инференс модели на видеокартах NVIDIA V100
  • дообучение модели в формате FP16

Ограничения

В проверке генерации токены совпали с исходной моделью, но максимальное абсолютное расхождение логитов составило 0.157488. Лицензия и поддерживаемые естественные языки не установлены по предоставленным данным.

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

Qwen3.8-27B-OBLITERATED-fp16

FP16 conversion of OBLITERATUS/Qwen3.8-27B-OBLITERATED at revision a58c3b53b3ce71551eafde2ed5ec8df48e0f4ff8, produced by bfsquish v0.1.0.

Intended use

Optimized for FP16 inference and fine-tuning on NVIDIA V100 (Volta) GPUs, which lack native BF16 Tensor Core support. The weights have been converted from BF16 to FP16 using the effective range_checked strategy (see below).

Conversion details

FieldValue
Source modelOBLITERATUS/Qwen3.8-27B-OBLITERATED
Source revisiona58c3b53b3ce71551eafde2ed5ec8df48e0f4ff8
Requested strategyauto
Effective strategyrange_checked
Toolbfsquish v0.1.0
Converted at (UTC)2026-08-31T18:46:46.788873+00:00
Target hardwareNVIDIA V100 (Volta, sm_70)
Target runtimeNVIDIA V100 (Volta sm_70), FP16 Tensor Cores

Conversion strategy

Direct upcast to FP32 followed by a range-checked FP16 cast. Values outside FP16's finite range are rejected instead of clipped, and rounding error is recorded in bfsquish_conversion.json. For BF16-trained weights that already fit inside FP16's range, this avoids graph-changing rotations and preserves the source checkpoint as closely as the target dtype permits.

Transform plan

v1 strategy applied: range_checked (no v2 plan bundle was produced for this conversion).

Numerical quality

MetricValue
Validation verdictPASS
Validation methodgenerate
Max abs logit diff (vs. source)0.157488
Min cosine similarity (vs. source)0.999983
Token agreement rate100.00%
Inf/NaN scanpassed (no inf/nan)

Validation notes

  • generation agreement passed despite logit drift: token_agreement=100.00% (pass≥98.00%), min_cos=0.999983, max_diff=0.1575

Reproducing this conversion

bfsquish run \
  --model OBLITERATUS/Qwen3.8-27B-OBLITERATED \
  --output-dir ./out \
  --strategy auto

License

Inherited from the source model. Refer to the source model's license for terms of use.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модель не помещается в память одной GPU (80 ГБ).

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
e86d7f6

0 моделей