/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
qwen3.8-flash-next
Библиотека
gguf
Опубликована
27 авг 2026

Qwen3.8-Flash-Next-GGUF

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

aquaduck/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF — это квантизированная версия каузальной языковой модели Qwen3.8-Flash-Next, разработанной командой Qwen и Alibaba Cloud.

242скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 авг 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

Репозиторий поддерживается Aquaduck и содержит GGUF-представление UD-Q3_K_XL, а также пакеты слоёв для поэтапной или многонодовой загрузки. Это не дообученная модель и не новый запуск обучения, а упаковка и квантизация исходных весов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск через совместимые инструменты, в частности llama.cpp, а также staged loading через экосистему Aquaduck Arc. Заявлены мультиязычная поддержка, контекст до 262 144 токенов и около 180 млрд параметров. Архитектура включает 48 слоёв, GQA с 24 Q- и 2 KV-головами и скрытое измерение 2560.

К преимуществам относятся большой контекст, мультиязычность, возможность локального запуска в формате GGUF и поддержка поэтапной загрузки для распределённых конфигураций. Ограничения связаны с крупным размером модели и снижением качества по сравнению с более точными версиями из-за квантизации UD-Q3_K_XL. Отдельные shard-файлы не являются полноценной моделью и не предназначены для прямого запуска в стандартном llama.cpp. Лицензия указана как other и наследуется от базовой модели; необходимо соблюдать условия лицензии и рекомендации исходной карточки модели.

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

Model Card for aquaduck/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF

Pinned UD-Q3_K_XL GGUF of Qwen3.8-Flash-Next (qwen/qwen3.8-flash-next), plus midpoint layer shards for staged / multi-node loading (Aquaduck Arc layer-package-v1). The shard files are not a new quantization. They are contiguous midpoint packages cut from the full UD-Q3_K_XL GGUF in this repo.

Model lineage

qwen/qwen3.8-flash-next └── UD-Q3_K_XL GGUF + midpoint shards → aquaduck/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF (this repo)

Model Details

Catalog idqwen/qwen3.8-flash-next
QuantizationUD-Q3_K_XL
Parameters180B
Native context262,144 tokens
Licenseother
Base modelqwen/qwen3.8-flash-next
Ingest GGUFaquaduck/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF

Model Description

  • Hosted by: Aquaduck (hosting and layer packaging only; base model by Qwen Team / Alibaba Cloud; GGUF quant by Unsloth / llama.cpp ecosystem)
  • Shared by: Aquaduck AI
  • Model type: Causal language model (Qwen3.8-Flash-Next), GGUF UD-Q3_K_XL
  • Language(s): Multilingual (same as base)
  • License: other (inherits from qwen/qwen3.8-flash-next)
  • Finetuned from model: N/A — not a fine-tune
  • Derived from: aquaduck/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF ← qwen/qwen3.8-flash-next

Model Sources

Files

FileRoleApprox. size
Qwen3.8-Flash-Next-UD-Q2_K_XL-00001-of-00003.ggufFull-model GGUF (UD-Q3_K_XL)~78.87 GB
Qwen3.8-Flash-Next-UD-Q2_K_XL-layers-0-10.ggufSplit shard (layers 0–9)~39.67 GB
Qwen3.8-Flash-Next-UD-Q2_K_XL-layers-10-48.ggufSplit shard (layers 10–47)~39.65 GB
  • Total layers: 48
  • Valid split boundaries: 10 Filenames use exclusive end indices (layers-{start}-{endExclusive}).

Uses

Direct Use

  • Full Qwen3.8-Flash-Next-UD-Q2_K_XL-00001-of-00003.gguf: standard single-file UD-Q3_K_XL GGUF (llama.cpp-compatible). Use this for single-node / local runs.
  • *-layers-*.gguf: Aquaduck / Arc staged loading only. These are not drop-in complete models for stock llama.cpp. Use the base model’s chat template (including thinking / instruct modes as documented on the base model card); other formats will not work correctly.

Out-of-Scope Use

  • Expecting any one shard to run as a complete model
  • Treating this repo as a new training run or re-quant
  • Uses prohibited by the other license or the base model’s model card guidance

Bias, Risks, and Limitations

Same capabilities, biases, and risks as qwen/qwen3.8-flash-next. UD-Q3_K_XL quantization can degrade quality vs. the original higher-precision releases. Layer sharding does not change weights beyond packaging.

Recommendations

Follow the base model’s docs for chat template, thinking vs instruct modes, and sampling. Prefer Qwen3.8-Flash-Next-UD-Q2_K_XL-00001-of-00003.gguf in this repo when you do not need staged loading.

How to Get Started

These files are meant to be loaded automatically by the Aquaduck desktop app.

  1. Download the Aquaduck desktop app and sign in.
  2. Devices connected to the internet will receive a model assignment from the model catalog (qwen/qwen3.8-flash-next).
  3. Download the model from the Home view. The app will:
    • download only the assigned file from this repo (full Qwen3.8-Flash-Next-UD-Q2_K_XL-00001-of-00003.gguf or one midpoint half)
    • keep that stage ready for serving You do not need to pick files by hand, but you may for local serving. Assignment and download are driven by model catalog metadata. The full Qwen3.8-Flash-Next-UD-Q2_K_XL-00001-of-00003.gguf is a standard UD-Q3_K_XL GGUF. The *-layers-*.gguf files are not.

Training Details

No training. Weights come from Qwen Team / Alibaba Cloud; UD-Q3_K_XL GGUF from aquaduck/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF; this repo hosts that GGUF and (when split) packages it into midpoint layer shards.

Evaluation

No separate evals for the hosted GGUF or shards. See qwen/qwen3.8-flash-next.

Technical Specifications

  • Architecture: Qwen3.8-Flash-Next (~180B params, GQA (24 Q / 2 KV heads), 48 layers, hidden dim 2560)
  • Quantization: UD-Q3_K_XL
  • Packaging: pinned full UD-Q3_K_XL GGUF; optional Arc midpoint shards (*-layers-{start}-{endExclusive}.gguf)
  • Package format: layer-package-v1
  • Split: 2 stages at layer 10 (maxStages: 2)

Citation

@misc{qwen38flashnext,
    title  = {Qwen3.8-Flash-Next},
    author = {Qwen Team / Alibaba Cloud},
    year   = {2026},
    url    = {https://huggingface.co/qwen/qwen3.8-flash-next}
}

Credit:

Attribution

Quantized GGUF ingested from aquaduck/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF. Original weights: qwen/qwen3.8-flash-next. Redistributed under the base model's license.

Hosted by Aquaduck.

Model Card Contact

Aquaduck AI — https://huggingface.co/aquaduck

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
04c174c

0 моделей