Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Размер весов: 30,9 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen3_5 · dense
Базовая модель: Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8
Опубликована: 20 авг 2026

Ссылки

Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8

Изображение и текст → текст4 профессии

Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 — неофициальная копия модели orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8, опубликованная в формате FP8 safetensors для запуска на GPU NVIDIA.

12 703скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены20 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

Модель использует архитектуру qwen3_5 и класс Qwen3_5ForConditionalGeneration.

Модель предназначена для мультимодальных задач image-text-to-text: обработки изображений и генерации текста по визуальному и текстовому контексту. Репозиторий содержит 7 фрагментов safetensors с блочно-квантизированными весами FP8. Указан размер 27B параметров; сведения о поддерживаемых языках, размере контекстного окна и конкретных мультимодальных возможностях в README не приведены.

Основные преимущества — сниженное потребление памяти благодаря FP8 и совместимость с NVIDIA-ориентированными сценариями запуска через vLLM и transformers. Ограничение заключается в специализированном формате: сборка предназначена для NVIDIA GPU с поддержкой FP8, а версия в формате MLX для Apple Silicon не предоставляется. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит4

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 385моделей I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 (NVIDIA / FP8)

Unofficial mirror of orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 in the original FP8 safetensors format, intended for NVIDIA GPUs (vLLM / transformers with FP8 support).

Format

transformers checkpoint, qwen3_5 architecture (Qwen3_5ForConditionalGeneration)
7 safetensors shards, FP8 (block-FP8) quantized weights
Multimodal (image-text-to-text)

Usage (NVIDIA / vLLM)

# vLLM (FP8 native)
vllm serve id-2/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 --quantization fp8

# transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("id-2/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8")

Note: MLX format (Apple Silicon) is NOT provided here — this is the NVIDIA/FP8 build.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Готовая квантизация поддерживается только для текстовых LLM (vLLM).

Класс архитектуры: Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов: 72e3e3d