/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
156 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-oQ6

Изображение и текст → текст15 профессий

Vontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ6 — это общественная MLX-конверсия базовой модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, разработанной командой Qwen.

437скачиваний за 30 дней1лайквеса 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

Конверсия предназначена для запуска на Apple Silicon через совместимые MLX-VLM или oMLX. Модель относится к vision-language системам и поддерживает обработку текста и изображений; в поставку также входят исходные токенизатор, шаблон диалога, обработчик изображений и конфигурация генерации.

Модель использует архитектуру qwen4_exp с разреженной смесью экспертов, Gated DeltaNet, Qwen Sparse Attention, расширенными gated residual streams и хешированными bigram/trigram embeddings. Всего заявлено 125 млрд параметров языковой части, из которых активно 6 млрд, а таблицы n-грамм содержат 51 млрд параметров. Архитектура включает 48 слоёв, 512 маршрутизируемых экспертов, 10 активных экспертов и один общий, 24 attention heads и 2 KV heads; размер скрытого состояния — 2560, настроенный контекст — до 262144 токенов. Веса представлены в формате MLX safetensors и занимают около 155,78 ГБ; используется смешанная 6-битная квантизация с отдельными модулями точностью 6/8 бит.

Сильными сторонами являются поддержка мультимодальных сценариев, большой контекст, разреженная архитектура и оптимизация для Apple Silicon. На Apple M3 Studio в README указана скорость генерации примерно 19,5–23,1 токена в секунду в зависимости от режима. Ограничения включают очень большой объём весов, необходимость runtime с явной поддержкой qwen4_exp и отсутствие встроенной native MTP head в данной сборке. Приведённые показатели относятся к конкретной конфигурации и могут изменяться в зависимости от длины запроса, настроек генерации, версии runtime и доступной памяти.

Это неофициальный релиз Qwen, а конверсия и упаковка Vontra. Модель распространяется по Qwen Community License 1.0; текст лицензии включён в репозиторий.

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

About this conversion

This repository contains an oQ6 mixed-precision MLX conversion produced directly from Qwen's BF16 weights. Layer sensitivity was measured with a validated 4-bit proxy; final tensor quantisation reread the official BF16 checkpoint. Group size 32 supports the model's 160-wide hashed n-gram embedding tables.

ItemValue
Base modelQwen/Qwen3.8-Flash-Next
FormatMLX safetensors
QuantisationoQ6 mixed precision; 6-bit affine base with protected modules at 6/8-bit
Base group size32
Weight shards31
Weight size155.78 GB (145.08 GiB)
Configured context262,144 tokens
Architectureqwen4_exp vision-language sparse MoE

The upstream tokenizer, chat template, vision processor, and generation configuration are preserved. This base release does not include the optional native MTP head; an explicitly named MTP build requires matching qwen4_exp MTP runtime support and is being handled separately.

[!IMPORTANT] Qwen3.8 Flash Next uses the new qwen4_exp architecture. Use an oMLX or MLX-VLM build that explicitly lists qwen4_exp support. Older MLX-VLM releases cannot load this checkpoint.

[!CAUTION] Do not attach a Qwen3.8 27B MTP drafter to this model. The hidden sizes differ and the drafter is incompatible with Flash Next.

Quick start

hf download Vontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ6 \
  --local-dir Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ6

With a compatible MLX-VLM runtime:

python -m mlx_vlm.generate \
  --model Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ6 \
  --prompt "Explain sparse mixture-of-experts routing." \
  --max-tokens 512

Measured performance

Validated on an Apple M3 Studio with deterministic text-only generation after model load:

Test pathResult
Standalone MLX exact-copy smoke test23.1 tokens/s
Standalone MLX, 142-token explanatory response21.1 tokens/s
oMLX server, warmed 512-token response19.5 tokens/s

The first oMLX request reported 22.77 seconds to load the model; that one-off load time is separate from generation speed. The 512-token server run is the most representative sustained result. 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, and hashed bigram/trigram embeddings.

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

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

Conversion and validation

  • Source: official BF16 checkpoint.
  • Sensitivity-guided mixed-precision allocation: 6-bit base with 228 protected modules at 6/8-bit.
  • All 3,671 converted tensors and 31 indexed shards were checked locally.
  • Deterministic exact-copy, explanatory, and sustained 512-token generation tests passed on Apple silicon.
  • The release payload was scanned for credentials, personal contact details, private paths, private network information, logs, caches, and private organisation data.

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, Apple-silicon validation, 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.

Quick start and demo prompt

hf download Vontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ6 --local-dir ./models/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ6

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
023bdf4

0 моделей