Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Qwen3-MOE-6x0.6B-3.6B-Writing-On-Fire-Uncensored
Библиотека: transformers
Опубликована: 27 авг 2025

Ссылки

Qwen3-MOE-6x0.6B-3.6B-Writing-On-Fire-Uncensored-Q8_0-GGUF

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Solaren/Qwen3-MOE-6x0.6B-3.6B-Writing-On-Fire-Uncensored-Q8_0-GGUF — это квантованная в формате GGUF версия модели DavidAU/Qwen3-MOE-6x0.6B-3.6B-Writing-On-Fire-Uncensored, основанной на архитектуре Qwen3 Mixture of Experts.

191скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены27 авг 2025

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 опубликована Solaren и преобразована с использованием llama.cpp и GGUF-my-repo. Указанный общий размер составляет около 3,6 млрд параметров; архитектура включает 6 экспертов по 0,6 млрд параметров, из которых активируются 2. Для хранения используется квантизация Q8_0.

Модель предназначена для генерации текста, программного кода и творческих сценариев, включая creative writing и roleplay. В карточке также заявлена пригодность для широкого спектра задач. Поддерживаемые языки — английский, французский, китайский и немецкий. В метаданных указан контекст до 40 тысяч токенов, однако в примере запуска сервера используется контекст 2048 токенов, поэтому фактический доступный размер может зависеть от конфигурации и используемого программного обеспечения.

К сильным сторонам относятся MoE-архитектура с небольшим числом активных параметров на шаг генерации, локальный запуск через llama.cpp и сохранение возможностей исходной модели для генерации текста и кода. Ограничения, результаты тестирования, требования к аппаратному обеспечению и подробности обучения в README не приведены; заявленная «uncensored» характеристика не сопровождается дополнительным описанием ограничений безопасности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Solaren/Qwen3-MOE-6x0.6B-3.6B-Writing-On-Fire-Uncensored-Q8_0-GGUF

This model was converted to GGUF format from DavidAU/Qwen3-MOE-6x0.6B-3.6B-Writing-On-Fire-Uncensored using llama.cpp via the ggml.ai's GGUF-my-repo space. Refer to the original model card for more details on the model.

Use with llama.cpp

Install llama.cpp through brew (works on Mac and Linux)

brew install llama.cpp

Invoke the llama.cpp server or the CLI.

CLI:

llama-cli --hf-repo Solaren/Qwen3-MOE-6x0.6B-3.6B-Writing-On-Fire-Uncensored-Q8_0-GGUF --hf-file qwen3-moe-6x0.6b-3.6b-writing-on-fire-uncensored-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

Server:

llama-server --hf-repo Solaren/Qwen3-MOE-6x0.6B-3.6B-Writing-On-Fire-Uncensored-Q8_0-GGUF --hf-file qwen3-moe-6x0.6b-3.6b-writing-on-fire-uncensored-q8_0.gguf -c 2048

Note: You can also use this checkpoint directly through the usage steps listed in the Llama.cpp repo as well.

Step 1: Clone llama.cpp from GitHub.

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

Step 2: Move into the llama.cpp folder and build it with LLAMA_CURL=1 flag along with other hardware-specific flags (for ex: LLAMA_CUDA=1 for Nvidia GPUs on Linux).

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

Step 3: Run inference through the main binary.

./llama-cli --hf-repo Solaren/Qwen3-MOE-6x0.6B-3.6B-Writing-On-Fire-Uncensored-Q8_0-GGUF --hf-file qwen3-moe-6x0.6b-3.6b-writing-on-fire-uncensored-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

./llama-server --hf-repo Solaren/Qwen3-MOE-6x0.6B-3.6B-Writing-On-Fire-Uncensored-Q8_0-GGUF --hf-file qwen3-moe-6x0.6b-3.6b-writing-on-fire-uncensored-q8_0.gguf -c 2048

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: c27c0e3