Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen3_5 · dense
Базовая модель: Qwen3.5-27B
Библиотека: transformers
Опубликована: 27 фев 2026

Ссылки

Qwen3.5-27B-quantized.w4a16

Изображение и текст → текст15 профессий

apolo13x/Qwen3.5-27B-quantized.w4a16 — квантованная версия мультимодальной модели Qwen3.5-27B, разработанной командой Qwen и опубликованной пользователем apolo13x.

1 423скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены27 фев 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 принимает текст и изображения, а генерирует текст, поэтому предназначена для диалоговых сценариев, анализа визуального и текстового контента, а также общих задач рассуждения и следования инструкциям.

Веса сжаты до формата INT4 W4A16 с использованием GPTQ и инструмента llm-compressor. Для калибровки использовано 512 образцов из датасета HuggingFaceH4/ultrachat_200k. Размер модели уменьшен с 51,8 до 17,3 ГБ, примерно в 3 раза, при заявленном среднем восстановлении точности 100,3% относительно исходной модели. В README не указаны точное количество контекстных токенов и поддерживаемые языки.

Модель демонстрирует высокие результаты в GPQA Diamond, IFEval и MMLU-Redux: средняя оценка составила 90,05% против 89,76% у исходной Qwen3.5-27B. Ключевые ограничения связаны с 4-битным квантованием и зависимостью от совместимой инфраструктуры; на 27 февраля 2026 года заявлена поддержка в nightly-версии vLLM. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит15

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.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 I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.5-27B-quantized.w4a16

This is a quantized version of Qwen/Qwen3.5-27B. This model accepts text and images as inputs and generates text as outputs. The weights were quantized to INT4 using GPTQ via llm-compressor with 512 calibration samples from HuggingFaceH4/ultrachat_200k, reducing the model size from 51.8 GB to 17.3 GB (~3.0x reduction) while maintaining 100.3% average accuracy recovery.

Inference

As of 2/27/2026, this model is supported in vLLM nightly. To serve the model:

vllm serve Kbenkhaled/Qwen3.5-27B-quantized.w4a16 \
    --reasoning-parser qwen3 \
    --enable-prefix-caching

Evaluation

Evaluated with lm-evaluation-harness, 0-shot, thinking mode ON.

Benchmark	Qwen3.5-27B	Qwen3.5-27B-quantized.w4a16 (this model)	Recovery
GPQA Diamond	80.30%	80.81%	100.6%
IFEval	95.08%	95.20%	100.1%
MMLU-Redux	93.90%	94.13%	100.2%
Average	89.76%	90.05%	100.3%

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Готовая квантизация поддерживается только для текстовых LLM (vLLM).

Класс архитектуры: Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов: 0ae8cde