/ Модель

Характеристики

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

Qwen3.8-Flash-Next-MLX-Q4i

Изображение и текст → текст8 профессий

inferencerlabs/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-Q4i — квантизированная сборка модели Qwen3.8-Flash-Next на базе MLX, подготовленная inferencerlabs для запуска на устройствах Apple Silicon.

458скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 сен 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

README не указывает исходного разработчика базовой модели и не раскрывает её архитектуру, количество параметров или точные размеры контекстного окна.

Модель предназначена для мультимодального инференса в сценариях, где требуется обработка текста и изображений, включая работу через Inferencer app. В метаданных указана задача image-text-to-text. Сборка использует формат Q4-INF, оптимизированный для сохранения общей точности при ограничении памяти около 128 GiB. На M5 Max заявлена скорость около 57,5 токена в секунду при использовании примерно 98,7 GiB памяти.

К сильным сторонам относятся мультимодальность, адаптация к MLX и повышенная эффективность по памяти по сравнению с полной версией модели. Ограничения включают высокие требования к оперативной памяти, зависимость от совместимого оборудования и программной среды, а также возможное снижение точности из-за квантизации. Указанные в README метрики относятся к конвертации GLM 5.1, поэтому их нельзя напрямую считать оценкой этой модели. Язык модели, точное число поддерживаемых языков и лицензия в README не указаны.

Для каких профессий подходит8

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

Qwen3.8-Flash-Next

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

Tested on a M5 Max using Inferencer app

For larger context windows consider increasing the available RAM for inferencing with: sudo sysctl iogpu.wired_limit_mb=118000

Screenshot

Due to system memory and time constraints, the figures shown below are from the conversion of GLM 5.1.

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Qwen4ExpForConditionalGeneration
Ревизия весов
85303bc

0 моделей