Квантованная в формате GGUF мультимодальная MoE-модель на базе Qwen3.6-35B-A3B для диалогов и генерации текста по текстовым и визуальным запросам.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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
Это GGUF-представление модели Qwen3.6-35B-A3B, подготовленное SC117 с применением метода APEX для квантования MoE-моделей. В основе лежит llmfan46/Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic-Native-MTP-Preserved — модифицированная версия Qwen3.6-35B-A3B со сниженным числом отказов. В репозитории представлены варианты GGUF, включая F16; README описывает уровни квантования APEX, которые распределяют точность по типам тензоров и слоям.
Модель предназначена для диалогов и генерации текста по текстовым и визуальным запросам. Вариант сохраняет 20 слоёв MTP для спекулятивного декодирования; README приводит настройки запуска через llama.cpp и Ollama. Метаданные указывают возможность работы с изображениями, но подробности мультимодальных возможностей и поддерживаемые языки в доступных материалах не раскрыты.
Модификация исходной модели позиционируется как uncensored: в README заявлено снижение отказов на 88% при сохранении качества, однако эти цифры приводятся авторами и не являются независимой оценкой. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска необходим совместимый движок GGUF; скорость и качество зависят от выбранного варианта квантования и оборудования.
README сообщает о результатах снижения отказов и сохранении качества, но не приводит независимой оценки этих заявлений. Производительность зависит от выбранного квантования, оборудования и совместимости движка GGUF.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
@misc{qwen36_35b_a3b,
title = {{Qwen3.6-35B-A3B}: Agentic Coding Power, Now Open to All},
url = {https://qwen.ai/blog?id=qwen3.6-35b-a3b},
author = {{Qwen Team}},
month = {April},
year = {2026}
}
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).