/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
20,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.8-27B
Библиотека
mtplx
Опубликована
14 авг 2026

Qwen3.8-27B-MTPLX-Optimized-Speed

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Youssofal/Qwen3.8-27B-MTPLX-Optimized-Speed — квантованная версия Qwen3.8-27B, адаптированная для запуска через MTPLX на компьютерах Apple Silicon.

27 645скачиваний за 30 дней160лайковвеса обновлены24 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 прежде всего для локального программирования, генерации текста и работы с инструментами вроде OpenCode, Claude Code и совместимых с OpenAI или Anthropic API приложений. Разработчик базовой модели — Qwen; данный MLX-пакет подготовлен Youssofal для MTPLX.

Модель использует динамическое 4-битное квантование с группами по 32 веса: наиболее чувствительные компоненты частично сохранены в 8- или 16-битном формате, включая MTP-голову. Архитектура сохраняет native multi-token prediction с глубиной MTP 3, что позволяет MTPLX применять спекулятивное декодирование на Apple Silicon. Размер загрузки составляет 20,4 ГБ, пиковое потребление unified memory — около 23,6 ГБ, контекстное окно — 262 144 токена. Указанные в README языки не перечислены, но приведённая проверка включает многоязычный текст.

Главное преимущество — высокая скорость локальной генерации при близости к исходной модели: заявлены показатели до 87,6 токена в секунду в отдельных сценариях и около 58,7 токена в секунду на средней задаче программирования на M5 Max. По данным автора, точность согласования с bf16-чекпойнтом составляет 96% top-1, а спекулятивная генерация сохраняет исходное распределение выборки. Ограничения включают зависимость от MTPLX и Apple Silicon, требование не менее 32 ГБ unified memory, а также неизбежные потери качества из-за 4-битного квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит10

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

MTPLX: the fastest way to run Qwen 3.8 on a Mac. Native multi-token-prediction speculative decoding on Apple Silicon, two to three times the speed of plain decoding, exact at any temperature.

Qwen 3.8 27B Optimized Speed

4-bit dynamic quant. Great coding speeds and good quality. Recommended.

This is the model MTPLX recommends for coding on a modern Mac with 32 GB or more. It is Qwen3.8-27B with its native multi-token-prediction head kept, so MTPLX can draft several tokens ahead and verify them in one pass. Same model, same output distribution, a lot more tokens per second.

Measured on MTPLX 2.11.3 (16 September 2026)

This is a Qwen3.8-27B MLX pack for MTPLX, the fastest way to run Qwen 3.8 27B on a Mac. All numbers on a MacBook Pro M5 Max, fans verified at maximum, sampled at the model's own settings. Conditions and sources: mtplx.com/benchmarks.

Runtok/s
Optimized Speed rewriting a file it just wrote, stock settings (MTPLX 2.10.0)87.6
Bare Speed on a fresh coding task at official Qwen 3.8 sampling (MTPLX 2.7.0)65.2
Optimized Speed on a 3k-token chat answer (MTPLX 2.10.0)64.3
The 27B record on a fresh generation: Qwen 3.6 27B Optimized Speed, 192-token bench, 2 July 2026, raw logs published81.74

Pack quality against the bf16 Qwen3.8-27B checkpoint, teacher-forced over 2,389 positions of code, prose, JSON and a multilingual notice (16 September 2026): Optimized Speed (4-bit dynamic) 96.0 percent top-1 agreement and KL 0.012; Optimized Quality (8-bit dynamic) 99.3 percent and KL 0.0005. Exactness on this release: a thousand four-token draws from the fast path match a thousand from the plain path within the plain path's own noise, at temperature 1, top-p 0.95, top-k 20. Details: MTPLX 2.11.3 release notes.

Runs on Apple Silicon Macs with 32 GB of unified memory or more (36 GB for Optimized Quality): MacBook Pro, MacBook Air, Mac mini and Mac Studio on M1 to M5. Guide: Run Qwen 3.8 27B on a Mac. Comparison pages: MTPLX vs mlx-serve, MTPLX vs oMLX, MTPLX vs LM Studio, MTPLX vs Ollama.

Speeds

Measured on an M5 Max, fans verified at max, single stream, generation running to the model's own stop, official Qwen 3.8 sampling (temperature 1.0, top-p 0.95, top-k 20).

Runtok/s
Coding task, medium reasoning, mtplx serve58.7
Same task inside the MTPLX Mac app55.5
Long reasoning at xhigh, 28k and 20k token answers35.1 and 37.3

For context on the same night and the same task: the previous MTPLX flagship, Qwen 3.6 27B Optimized Speed V2, ran 59.9 to 60.1 tok/s, and oMLX 0.5.7 with its own Qwen 3.8 4-bit MTP quant ran 63.3 tok/s. MTPLX Bare Speed ran 65.2 on that task; this build gives up a few tok/s to be much closer to the original model.

Draft acceptance on the coding task by depth: 0.95, 0.88, 0.80. Verify cost 50 to 53 ms per round.

How it is built

A dynamic 4-bit quant, the same hand-tuned layout as our Qwen 3.6 Optimized Speed V2:

  • The bulk of the model is 4-bit with 32-weight groups.
  • The parts that hurt most at 4-bit are kept at 8-bit: the embeddings, the output head, all 48 GDN output projections, and the last 8 MLP blocks.
  • Sensitive parts stay 16-bit: the GDN convolution kernels and recurrent state parameters, every norm, and the whole MTP head.
  • KL divergence to the original bf16 model on our coding battery: 0.0220. That is 1.7x closer to the original than the flat 4-bit Bare Speed build.
Download20.4 GB
Peak unified memory (measured, this artifact)23.6 GB
Context window262,144 tokens
MTP depth3
Samplingtemperature 1.0, top-p 0.95, top-k 20 (the official Qwen 3.8 contract)

The tuned depth and draft settings ship inside mtplx_runtime.json. MTPLX reads them on load. No flags needed. Reasoning effort levels (xhigh, medium, low) work, and preserved thinking flows through the MTP path like any other tokens.

Speculation in MTPLX is exact. Drafts are accepted with the probability-ratio rule plus residual resampling, so what you sample is what the model would have sampled without speculation, at any temperature.

Use it

Mac app: download at mtplx.com, pick "Qwen 3.8 27B Optimized Speed". It is the default on modern Macs.

Command line:

pip install mtplx
mtplx serve --model Youssofal/Qwen3.8-27B-MTPLX-Optimized-Speed

Then point OpenCode, Pi, Claude Code, Cline, or anything that speaks the OpenAI or Anthropic API at http://127.0.0.1:8000.

Siblings: Bare Speed (quickest burst chat speeds, lower quality) and Optimized Quality (8-bit, perfect quality). On an M1 or M2 Mac use the FP16 build of this model.

On a Mac with 16 GB, or to use half the memory, try Bonsai 2 27B Optimized Speed, Prism ML's ternary Qwen 3.8 27B: 64.4 tok/s after a 4,061-token prompt against 52.6 for this pack, with a peak of 11.4 GB against 23.9 (MTPLX 2.12.0, M5 Max).

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mtplx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
1d5087d

0 моделей