/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
22,3 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
2 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-NVFP4

esatapedico
Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-NVFP4 — это производная NVFP4-квантованная версия модели DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU, размещённая пользователем или организацией esatapedico.

523скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены2 сен 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Базовая модель, в свою очередь, создана на основе Qwen/Qwen3.8-27B. Модель предназначена для генерации текста и запуска через Transformers; заявленная лицензия — Apache 2.0.

Модель содержит 64 слоя и использует гибридную архитектуру с GatedDeltaNet, 16 слоями полноценного attention и MTP head для speculative decoding. Контекст составляет 262144 токена. Указана поддержка английского и многоязычного ввода, однако конкретный перечень языков не приведён. Веса линейных слоёв сжаты в формате compressed-tensors NVFP4 по схеме W4A16 с группами размера 16 и масштабами FP8 E4M3; vision tower, linear attention path, lm_head, embeddings и MTP head сохранены в BF16. Калибровочные данные не использовались.

Ключевое преимущество — существенное уменьшение размера весов при сохранении отдельных чувствительных компонентов в BF16; файл checkpoint занимает около 26 ГБ. Модель рассчитана на совместимое аппаратное и программное окружение, поддерживающее формат NVFP4 и compressed-tensors, а тег blackwell указывает на ориентированность сборки на соответствующие ускорители. README не содержит результатов бенчмарков, подробных сведений о качестве, системных требованиях или подтверждениях совместимости с конкретными версиями библиотек, поэтому фактические характеристики производительности требуют отдельной проверки.

Для каких профессий подходит11

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 385моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-NVFP4

NVFP4 checkpoint of DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU. NVFP4 here means W4A16 with FP8 scales, group size 16, weight only. Linear layers are NVFP4, vision tower, linear attention path, lm_head and MTP head are kept in BF16 at the source. No calibration data was used. This matches the pattern used for other Qwen3.8 Cold Fusion NVFP4 builds.

HF repo: esatapedico/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-NVFP4 GGUF family: esatapedico/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-NVFP4-GGUF (6 tiers, see the GGUF model card)

At a glance

FieldValue
Formatcompressed-tensors nvfp4-pack-quantized
QuantizationW4A16, group size 16, FP8 E4M3 scales, weight only
Kept in BF16vision tower, linear attention path, lm_head, embeddings, MTP head
Calibrationnone
BaseDavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU (Qwen3.8-27B, Apache 2.0)

Quantized set covers MLP on all 64 layers plus Q, K, V, O on the 16 full attention layers. The DeltaNet path stays BF16 in this checkpoint and is normalized to NVFP4 in the GGUF tier builds (448 tensor backbone).

Checkpoint

  • Single model.safetensors about 26 GB
  • config.json quantization_config.format=nvfp4-pack-quantized, quant_method=compressed-tensors, Qwen3_5ForCausalLM, 64 layers, hybrid GatedDeltaNet, 262144 context, MTP head
  • tokenizer.json intact, chat template intact
  • NVFP4 tensors verified via metadata checks

Provenance

Derivative of DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU (Apache 2.0) which itself derives from Qwen/Qwen3.8-27B. See the GGUF model card for full attribution. This checkpoint is the source for the GGUF family, which contains 1,122 tensors per file with a shared 448 tensor NVFP4 backbone.

License

apache-2.0

Card written with AI assistance.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForCausalLM
Ревизия весов
e6f0f6a

0 моделей

    Создать бенчмарк