/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
113 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen4_exp · dense
Базовая модель
Qwen3.8-Flash-Next
Библиотека
mlx
Опубликована
26 авг 2026

Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ4-MTP

Изображение и текст → текст14 профессий

Vontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ4-MTP — общественная MLX-конверсия мультимодальной модели Qwen3.8-Flash-Next, созданная Vontra на основе официальных весов Qwen в формате BF16.

5 023скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены8 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 запуска на Apple Silicon через совместимые среды oMLX или MLX-VLM и поддерживает обработку текста и изображений. Это не официальный релиз Qwen.

Модель использует разреженную архитектуру mixture-of-experts qwen4_exp с 125 млрд параметров, из которых около 6 млрд активны при обработке токена, 48 слоями, 512 маршрутизируемыми экспертами, 10 активными экспертами и одним общим экспертом. В состав входят Gated DeltaNet, Qwen Sparse Attention, расширенные gated residual-потоки, hashed bigram и trigram embeddings, а также один встроенный MTP-блок для speculative decoding. Контекст составляет до 262 144 токенов. Конверсия выполнена в смешанной 4-битной точности oQ4 с отдельными модулями в 5- и 8-битном формате; размер весов — около 113,33 ГБ.

Сильными сторонами являются экономичное по сравнению с полной точностью хранение, поддержка визуально-текстовых сценариев и встроенный MTP для ускорения генерации. Ограничения связаны с большими требованиями к памяти, зависимостью от Apple Silicon и необходимостью runtime с явной поддержкой qwen4_exp и native MTP; стандартные среды без такой поддержки могут не загрузить модель. Указанная лицензия — Qwen Community License 1.0.

Для каких профессий подходит14

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

About this conversion

This repository contains an oQ4 mixed-precision MLX conversion produced directly from Qwen's BF16 weights. Layer sensitivity was measured with a validated local proxy. Every final tensor, including the native MTP head, was rebuilt from the official BF16 checkpoint. Group size 32 supports the model's 160-wide hashed n-gram embedding tables.

ItemValue
RepositoryVontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ4-MTP
Base modelQwen/Qwen3.8-Flash-Next
FormatMLX safetensors
QuantisationoQ4 mixed precision, 4-bit affine base with protected modules at 5/8-bit
Base group size32
Protected modules232
Native MTPIncluded, one Qwen4Exp draft block
Weight tensors3,747 total, including 76 converted MTP tensors
Weight shards22
Weight size113.33 GB, 105.54 GiB
Configured context262,144 tokens
Architectureqwen4_exp vision-language sparse MoE

The upstream tokenizer, chat template, vision processor, generation configuration, and native MTP configuration are preserved.

[!IMPORTANT] This checkpoint requires an oMLX or MLX-VLM runtime with explicit qwen4_exp native-MTP support. Stock runtimes that do not construct the Qwen4Exp MTP module may reject the 76 MTP tensors during strict weight loading.

[!CAUTION] Do not attach a Qwen3.8 27B drafter to this model. Flash Next has different hidden dimensions and ships its own matching MTP block here.

Download and use

hf download Vontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ4-MTP \
  --local-dir Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ4-MTP

Add the downloaded directory to an MTP-capable oMLX installation, select the model, and enable native MTP in its model settings.

Apple M3 Studio performance

Validated with native MTP enabled in oMLX on an Apple M3 Studio:

TestOutput tokensSpeed
Raw completion, first measured run3229.4 tokens/s
Raw completion, warmed3234.4 tokens/s
Exact-instruction chat2717.4 tokens/s
Casual chat7139.7 tokens/s

The two deterministic raw-completion runs produced identical output. The exact-instruction test returned hello, and the longer chat completed coherently without repetition or cache-reconciliation errors. Native MTP remained active throughout, with 58.3 to 89.5% draft acceptance across these tests.

Results vary with prompt length, cache state, sampling settings, runtime version, and memory pressure.

Architecture

Qwen3.8 Flash Next combines Gated DeltaNet, Qwen Sparse Attention, sparse mixture-of-experts layers, widened gated residual streams, hashed bigram and trigram embeddings, and a native next-token prediction block for speculative decoding.

Architecture detailUpstream value
Language-model parameters125B total / 6B active
N-gram embedding51B parameters
Layers48
Routed / active experts512 / 10, plus 1 shared
Attention heads / KV heads24 / 2
Hidden size2,560
Native configured context262,144 tokens
Native MTP draft blocks1

For upstream evaluations, intended use, limitations, safety guidance, and the complete architecture discussion, see the original model card.

Conversion and validation

  • The converter read the official BF16 checkpoint directly.
  • Sensitivity-guided allocation used a 4-bit base and 232 protected or overridden modules.
  • Structural validation checked all 3,747 indexed tensors and all 22 shards.
  • MTP validation confirmed one configured draft layer and 76 converted MTP tensor entries.
  • Live generation validation covered deterministic completion, exact-instruction chat, coherent chat, MTP telemetry, and cache rollback.

This is a community conversion, not an official Qwen release.

License and attribution

The upstream model is released under the Qwen Community License 1.0. The required licence text is included in this repository.

Model design, training, evaluations, and upstream documentation belong to Qwen and the original contributors. The MLX conversion and packaging are provided by Vontra.

Choose for your Mac

64GB Macs · 128GB Macs · 256GB Macs

No measured memory tier is assigned here. The collections use published M3 Studio peaks with at least 25% nominal headroom; fit on other Macs is an estimate, and full context is not guaranteed. Start with short context and one request.

Runtime and evidence

The exact tested oMLX application version is not recorded here; a library version is not an app version. The original performance tables retain their benchmark conditions and speed figures; this documentation update adds no new test results.

An unresolved long-generation repetition report involves oQ4-MTP; this update does not establish a fix.

Quick start and demo prompt

hf download Vontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ4-MTP --local-dir ./models/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ4-MTP

Add the downloaded folder to oMLX model directories, refresh the list, and follow this card's architecture and MTP compatibility requirements before loading.

Try this in a new chat with a 128-token output limit:

Explain why the sky looks blue in three short sentences.

This is a demo prompt to try, not a recorded successful run; a captured demonstration for this documentation update is not yet available.

Follow Vontra for new Apple Silicon releases and fixes.

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
a6ff6bc

0 моделей