Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Архитектура: qwen4_exp · dense
Базовая модель: Qwen3.8-Flash-Next
Библиотека: mlx
Опубликована: 29 авг 2026

Ссылки

Qwen3.8-Flash-Next-MLX

Изображение и текст → текст4 профессии

Мультимодальная версия Qwen3.8-Flash-Next для MLX предназначена для диалога и анализа изображений с ответами на естественном языке.

335скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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

Inferencer Labs опубликовала версию Qwen3.8-Flash-Next для библиотеки MLX. Это дообученная мультимодальная модель семейства Qwen с архитектурой Qwen4ExpForConditionalGeneration; каталог характеризует базовую модель как разреженную MoE-модель для диалога, анализа изображений и агентных задач с длинным контекстом. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для запуска, в частности, через приложение Inferencer на компьютерах Apple с чипами серии M, как показано в карточке.

Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; её можно применять для диалога и анализа изображений. В метаданных указан английский язык. README предупреждает, что ответы могут быть неточными или неуместными, и рекомендует проверять результаты перед принятием важных решений. Сведения о лицензии этой версии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

диалог с моделью на английском языке
ответы на вопросы по содержимому изображения
описание и анализ изображений
запуск мультимодального чата на устройствах Apple с MLX

Ограничения

Ответы могут быть неточными или неуместными; результаты следует проверять перед использованием в важных решениях. Лицензия этой версии не указана в предоставленных данных.

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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.8-Flash-Next

See Qwen3.8-Flash-Next in action: demonstration videos

Tested on a M5 Max using Inferencer app

Screenshot 1

Screenshot 2

Quantized with a modified version of MLX

For more details see demonstration videos or visit Qwen3.8-Flash-Next.

Disclaimer

We are not the creator, originator, or owner of any model listed. Each model is created and provided by third parties. Models may not always be accurate or contextually appropriate. You are responsible for verifying the information before making important decisions. We are not liable for any damages, losses, or issues arising from its use, including data loss or inaccuracies in AI-generated content.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры: Qwen4ExpForConditionalGeneration
Ревизия весов: 85a5aa2