/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
203 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-oQ8-MTP

Изображение и текст → текст13 профессий

Vontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ8-MTP — общественная MLX-конверсия мультимодальной vision-language модели Qwen3.8-Flash-Next, разработанной Qwen, с сохранённым нативным блоком MTP для speculative decoding.

1 459скачиваний за 30 дней5лайковвеса 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 выполнена Vontra напрямую из официальных BF16-весов; это не официальный релиз Qwen. Модель предназначена для генерации текста и обработки изображений в совместимых MLX-VLM или oMLX-средах, прежде всего на устройствах Apple Silicon.

Модель использует архитектуру sparse MoE с обозначением qwen4_exp, включает Gated DeltaNet, Qwen Sparse Attention, разреженные mixture-of-experts-слои, расширенные gated residual-потоки и хешированные биграммные и триграммные embedding-таблицы. Всего заявлено 125 млрд параметров, из которых активно около 6 млрд, 48 слоёв, 512 маршрутизируемых экспертов с выбором 10 экспертов и одного общего, 24 attention heads и 2 KV heads, размер скрытого состояния 2560 и контекст до 262 144 токенов. Формат — MLX safetensors, квантизация oQ8, близкая к равномерной 8-битной аффинной, с group size 32; размер весов составляет около 202,75 ГБ.

Сильная сторона конверсии — встроенный совместимый MTP-блок, который может существенно повысить скорость генерации: в измерении на Apple M3 Studio производительность выросла с 19,5 до 35,7 токена в секунду. Однако модель требует runtime с явной поддержкой qwen4_exp и native MTP; стандартные среды без такой поддержки могут отклонить веса. Указанные результаты зависят от длины запроса, настроек генерации, версии runtime и доступной памяти. Модель распространяется по Qwen Community License 1.0; текст лицензии включён в репозиторий.

Для каких профессий подходит13

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 oQ8 MLX conversion produced directly from Qwen's official BF16 weights. Every final tensor, including the native MTP head, was rebuilt from that checkpoint. Group size 32 supports the model's 160-wide hashed n-gram embedding tables.

ItemValue
RepositoryVontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ8-MTP
Base modelQwen/Qwen3.8-Flash-Next
FormatMLX safetensors
QuantisationoQ8, near-uniform 8-bit affine
Base group size32
Native MTPIncluded, one Qwen4Exp draft block
Weight tensors3,747 total, including 76 converted MTP tensors
Weight shards37
Weight size202.75 GB / 188.82 GiB
Configured context262,144 tokens
Architectureqwen4_exp vision-language sparse MoE

The upstream tokenizer, chat template, vision processor, generation configuration, native MTP configuration, licence, and attribution 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 includes its own matching MTP block.

Download and use

hf download Vontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ8-MTP \
  --local-dir Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ8-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 in oMLX on an Apple M3 Studio using a deterministic 128-token chat generation:

Runtime modeOutput tokensSpeed
Native MTP disabled12819.5 tokens/s
Native MTP enabled, three draft tokens12835.7 tokens/s

Native MTP delivered an 83% throughput uplift on this measured prompt. The MTP-enabled run accepted 69 of 110 draft proposals (62.7%) and produced coherent, non-repetitive prose. Separate deterministic gates returned exactly hello, identified Paris correctly, and answered a basic arithmetic prompt with 5 both before and after enabling MTP.

The first request after loading includes model and kernel warm-up and is not used as a steady-state throughput figure. 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.
  • Structural validation checked all 3,747 indexed tensors and all 37 shards.
  • MTP validation confirmed one configured draft layer and 76 converted MTP tensor entries.
  • Live generation validation ran with MTP disabled and enabled, covering deterministic exact instruction, factual recall, arithmetic, coherent long generation, 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.

Quick start and demo prompt

hf download Vontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ8-MTP --local-dir ./models/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ8-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
36f76d1

0 моделей