/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Qwen3.8-Flash-Next
Опубликована
27 авг 2026

Qwen3.8-Flash-Next-GGUF

Изображение и текст → текст3 профессии

Qwen3.8-Flash-Next-GGUF — это квантованная модель в формате GGUF, созданная на основе Qwen3.8-Flash-Next и автоматически преобразованная инструментами проекта ggml-org.

33 989скачиваний за 30 дней32лайкавеса обновлены13 окт 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

По метаданным она предназначена для задач image-text-to-text, то есть может использоваться в сценариях, где модель обрабатывает изображения и текст и генерирует текстовый ответ.

Модель опубликована организацией ggml-org, а исходная модель связана с Qwen. Формат GGUF ориентирован на запуск в совместимых локальных инструментах, включая llama.cpp и llama.app; в README приведён пример запуска через llama serve. Сведения об архитектуре, количестве параметров, поддерживаемых языках, размере контекста, конкретных возможностях работы с изображениями и характеристиках квантования отсутствуют.

Лицензия указана как other, без дополнительных условий и пояснений. Поэтому точные права использования следует уточнять по лицензии исходной модели Qwen3.8-Flash-Next и сопутствующим материалам. Из-за ограниченности README нельзя надёжно оценить сильные стороны, ограничения качества или требования к аппаратному обеспечению.

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

Qwen3.8-Flash-Next

Run with https://llama.app

llama serve -hf ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF

Source models

Notes

  • Q8_0 and IQ4_NL: all routed experts use the base quantization type.
  • Q2_K: routed gate/up experts at Q2_K, routed down experts at IQ4_NL.
  • Small non-expert tensors (embeddings, PLE embeddings, attention, shared experts) are kept at Q8_0, the PLE embedding is at Q4_0.
  • Includes a Q8_0 mmproj for the vision encoder and MTP sidecars (Q8_0 / Q4_0) for speculative decoding.
  • The Q2_K routed gate/up expert tensors are calibrated with the imatrix from https://huggingface.co/AesSedai/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF

TODOs

  • add info

[!IMPORTANT] This model is automatically converted using https://github.com/ggml-org/convert

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
0a61d2b

0 моделей