/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.8-27B
Библиотека
mlx
Опубликована
27 авг 2026

Qwen3.8-27B-UD-Q3_K_XL-MLX-imatrix-direct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Квантованный вариант Qwen3.8-27B в формате MLX для генерации текста и диалогов на совместимых устройствах.

320скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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

jclyons52 подготовил для Qwen/Qwen3.8-27B порт динамической квантования UD-Q3_K_XL в формате MLX. Это плотная модель семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов на устройствах с поддержкой MLX. Веса записаны напрямую в формате MLX с аффинной квантизацией и размером группы 64; преобразование через GGUF не использовалось.

В тесте perplexity на первых 32 тысячах токенов wikitext-2 модель показала 8,136 — столько же, сколько исходный вариант UD-Q3_K_XL в GGUF. Этот результат характеризует только указанную проверку и не позволяет судить о качестве на других задачах. Визуальная башня базовой модели в сборку не включена, поэтому вариант текстовый; для дальнейшего обучения он не предназначен. Лицензия — Apache-2.0, унаследованная от базовой модели.

Сценарии применения

  • ведение текстового диалога на устройстве с MLX
  • генерация текста локально на устройстве Apple
  • запуск квантованной модели Qwen через MLX
  • экспериментальная оценка генерации на тесте wikitext-2

Ограничения

Визуальная башня базовой модели отсутствует, а дальнейшее обучение не поддерживается. Качество оценено только на 32 тысячах токенов wikitext-2; качество на других задачах не охарактеризовано.

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

Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL — MLX imatrix-direct (native MLX, dynamic quant)

Native-MLX port of unsloth's UD-Q3_K_XL dynamic quantization for Qwen/Qwen3.8-27B. Runs the quantizer search natively in MLX's affine format (group size 64) and writes final MLX weights directly — no GGUF round-trip, no mlx_lm.convert re-quantization.

Perplexity (wikitext-2-raw first 32k tokens, 512-token windows):

BuildPPL ↓
unsloth UD-Q3_K_XL GGUF in llama.cpp8.136
this model8.136

The GPTQ variant of this build (jclyons52/Qwen3.8-27B-UD-Q3_K_XL-MLX-gptq-direct) improves this to 8.090 and is the recommended Q3 download.

Method

  1. Bit map from unsloth's Qwen3.8-27B-UD-Q3_K_XL.gguf (dynamic per-tensor bit allocation).
  2. Importance-weighted affine search per group using unsloth's published imatrix (per-column activation energies).
  3. Final MLX weights emitted directly (packed uint32 codes + bf16 scales/biases) — the emitted weights are exactly what the search chose.

Limitations

  • Affine vs IQ-codebook gap. MLX quantized matmul supports only uniform affine grids; unsloth's ≤3-bit GGUFs use non-linear IQ codebooks. The gap vs GGUF is inherent to MLX's current kernels, not the weights.
  • Text-only. The base checkpoint's visual tower is not included.
  • Eval scope: wikitext-2, 32k tokens only; downstream tasks uncharacterized.
  • Not for further training.

Calibration data

Importance weighting: unsloth's published imatrix_unsloth.gguf.

Credits

Built 2026-08-28. Base model license inherited from Qwen/Qwen3.8-27B.

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
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
99f99a2

0 моделей