/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
2,4 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3.8-27B-DSpark
Библиотека
transformers
Опубликована
16 авг 2026

Qwen3.8-27B-DSpark-drafter

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Черновая модель RadixArk для ускорения генерации Qwen3.8-27B методом спекулятивного декодирования DSpark.

802скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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

Qwen3.8-27B-DSpark-drafter — черновая модель для спекулятивного декодирования, созданная RadixArk; этот репозиторий является неизменённым зеркалом оригинала. Она генерирует черновые токены для целевой Qwen3.8-27B, а целевая модель проверяет их, ускоряя генерацию без изменения итогового результата. DSpark расширяет DFlash вспомогательными признаками целевой модели и confidence head, который динамически выбирает число черновых токенов.

Модель содержит около 1,36 млрд параметров в BF16, использует пять слоёв полного внимания с GQA и рассчитана на контекст до 262 144 токенов; в метаданных размер указан как 2,4 млрд параметров. Для работы требуется совместимая целевая модель и среда спекулятивного декодирования; README описывает применение через mlx-dspark на Apple Silicon и SGLang для оригинальной модели. Лицензия указана как other, конкретные условия в доступных данных не приведены.

Сценарии применения

  • ускорение генерации текста целевой моделью Qwen3.8-27B
  • спекулятивное декодирование в mlx-dspark на Apple Silicon
  • спекулятивное декодирование модели через SGLang
  • ускорение вывода для совместимой аблитерированной модели Qwen3.8-27B

Ограничения

Модель предназначена для работы вместе с совместимой целевой моделью и сама по себе не является универсальной чат-моделью. Обучение проводилось на оригинальной Qwen3.8-27B; на аблитерированной целевой модели доля принятых черновых токенов может быть ниже.

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-DSpark (mirror)

This is an unmodified mirror of RadixArk/Qwen3.8-27B-DSpark, re-hosted so the Qwen3.8-27B-abliterated-MLX-{8,4}bit models are self-contained for DSpark speculative decoding on Apple Silicon. All credit for the drafter goes to RadixArk. If the original repo is available, prefer it — mlx-dspark resolves it automatically.

Why it's here

DSpark speculative decoding needs two weights: the target model (the abliterated Qwen3.8-27B) and this ~1.36B drafter. mlx-dspark auto-downloads the drafter from RadixArk by default, so no manual assembly is needed. This mirror exists only as a fallback so the package keeps working even if the upstream repo moves.

Use with the abliterated MLX target

pip install mlx-dspark
# auto (uses RadixArk upstream): 
mlx-dspark generate --model ./Qwen3.8-27B-abliterated-MLX-8bit --mode dspark --prompt "..."
# explicit (uses this mirror): 
mlx-dspark generate --model ./Qwen3.8-27B-abliterated-MLX-8bit \
  --drafter ./Qwen3.8-27B-DSpark-drafter --mode dspark --prompt "..."

Note: this drafter was trained against the original Qwen3.8-27B. On the abliterated target it still produces correct output (the target verifies every token — speculative decoding is lossless), but the accepted-token rate may be a little lower on prompts the original model would have refused.


Original model card (RadixArk/Qwen3.8-27B-DSpark)

A DSpark speculator for Qwen/Qwen3.8-27B-FP8. DSpark extends DFlash with target-model auxiliary features and a confidence head that dynamically chooses the number of draft tokens. Trained with SpecForge, served with SGLang.

  • Draft parameters: 1,359,284,737 (1.36B) · BF16 · hidden 5,120 · 5 full-attention layers · GQA 40Q/8KV
  • Target auxiliary feature layers: 4, 16, 28, 40, 52 · confidence head: Markov, rank 256
  • DSpark block size: 7 draft tokens (verify width 8) · max positions 262,144
  • Mean acceptance length across 11 workloads (SGLang, FP8 target): 3.35–3.39

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
DSparkDraftModel
Ревизия весов
7b91e98

0 моделей