/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
2,9 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3.8-27B-DFlash2
Библиотека
transformers
Опубликована
23 авг 2026

Qwen3.8-27B-DFlash2-FP16

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Черновая модель Qwen3.8 в формате FP16 для ускорения генерации целевой Qwen3.8-27B методом спекулятивного декодирования на Apple Silicon M1/M2.

254скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены23 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

deepsweet/Qwen3.8-27B-DFlash2-FP16 — преобразованная в FP16 версия черновой модели Qwen3.8-27B-DFlash2 от z-lab, предназначенная для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования. Модель используется как вспомогательный черновик совместно с целевой моделью Qwen3.8-27B в совместимом сервере, а не как самостоятельная основная модель для ответов.

DFlash 2 предсказывает блок токенов за один проход и сохраняет несколько кандидатов для каждой позиции; лёгкий селектор выбирает согласованный путь. В основе используются динамические свёртки с двумя точками. По карточке модели, жадное декодирование сохраняет точное совпадение с целевой моделью, а при сэмплировании сохраняется её распределение. Репозиторий содержит веса safetensors; метаданные указывают архитектуру DFlash2DraftModel семейства Qwen3, 2,9 млрд параметров и контекст 262 144 токена.

Версия FP16 описана как оптимизация для Apple Silicon M1/M2, ускоряющая обработку промпта; для M3 и новее автор рекомендует исходную модель. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • ускорение генерации текста с целевой моделью Qwen3.8-27B
  • спекулятивное декодирование блоков токенов
  • ускорение обработки промпта на Apple Silicon M1/M2

Ограничения

FP16-оптимизация предназначена для Apple Silicon M1/M2; для M3 и новее автор рекомендует исходную модель. Модель служит черновиком и требует совместимой целевой модели и сервера для спекулятивного декодирования.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This model was converted to FP16 from z-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2 BF16.

What is "DFlash 2"?

DFlash 2 is a block-diffusion drafter for speculative decoding. It predicts a whole block of tokens in a single pass and keeps the top candidates at every position. A lightweight selector then traces one coherent path through them. Two-tap dynamic convolutions in the backbone keep the draft from decaying toward the end of the block. Decoding is lossless: greedy output matches the target model exactly, and sampling preserves its distribution.

What is "FP16"?

"FP16" is M1/M2 Apple Silicon only optimization that leads to a very noticeable prompt processing boost. See "Metal FP32 Vs BF16 Vs FP16 benchmark" and jundot/omlx/pull/880 for details.

Use the original model if you have M3+ Apple Silicon.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DFlash2DraftModel
Ревизия весов
f38f96b

0 моделей