/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
21,9 ГБ
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated
Библиотека
transformers
Опубликована
17 авг 2026

Huihui-RadixArk-Qwen3.8-27B-abliterated-NVFP4

Изображение и текст → текст9 профессий

Huihui-RadixArk-Qwen3.8-27B-abliterated-NVFP4 — языковая модель на базе Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated, опубликованная edp1096 с использованием работ huihui-ai, RadixArk и sakamakismile.

3 933скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 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 «Изображение → 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

Модель относится к семейству Qwen3.8 и содержит около 27 миллиардов параметров. Доступна в формате, совместимом с библиотекой Transformers, и использует квантование NVFP4, ориентированное на снижение требований к памяти и ускорение инференса на совместимом оборудовании. README не содержит сведений о поддерживаемых языках, точном размере контекста и полном описании архитектуры.

Модель предназначена для генерации текста и запуска локального инференса через SGLang или vLLM. В README приведены конфигурации со спекулятивным декодированием DSpark, включая использование отдельной draft-модели, а также параметры для работы с FP8, GPTQ Int4, FP8 KV-кэшем и контекстом до 16384 токенов в конфигурации vLLM. Потенциальными сильными сторонами являются крупный размер модели и экономичное NVFP4-представление, однако качество, область специализации, совместимость оборудования и ограничения abliterated-варианта требуют самостоятельной проверки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит9

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

Usage with DSpark for SGLang

sglang serve \
  --trust-remote-code \
  --model-path Qwen/Qwen3.8-27B-FP8 \
  --tp-size 1 \
  --speculative-algorithm DSPARK \
  --speculative-draft-model-path RadixArk/Qwen3.8-27B-DSpark \
  --speculative-dspark-block-size 7 \
  --speculative-draft-model-quantization unquant \
  --mamba-scheduler-strategy extra_buffer \
  --attention-backend fa3

Usage with DSpark for vLLM

vllm serve /path/to/Qwen3.8-27B-GPTQ-Int4 \
  --dtype bfloat16 \
  --max-model-len 16384 \
  --max-num-seqs 16 \
  --gpu-memory-utilization 0.90 \
  --kv-cache-dtype fp8 \
  --block-size 64 \
  --trust-remote-code \
  --speculative-config '{
    "method": "dspark",
    "model": "/path/to/Qwen3.8-27B-DSpark-vLLM",
    "num_speculative_tokens": 7,
    "draft_sample_method": "probabilistic"
  }'

Credit:

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
21565d3

0 моделей