/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Qwen3.8-Flash-Next
Библиотека
llama.cpp
Опубликована
28 авг 2026

Qwen3.8-Flash-Next-MTP-PR27836-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Qwen3.8-Flash-Next-MTP-PR27836-GGUF — это квантизированный GGUF-компонент для модели Qwen3.8-Flash-Next, разработанной командой Qwen.

329скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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

Репозиторий содержит MTP (NextN) draft head, предназначенную для ускорения спекулятивной генерации в llama.cpp через режим --spec-type draft-mtp. Это не самостоятельная полноразмерная модель: head необходимо присоединить к совместимому split GGUF основной модели с помощью поставляемого скрипта graft-mtp-shard.py.

Компонент рассчитан на генерацию текста, кода и структурированных ответов при использовании llama.cpp и сборки из PR #27836. Head экспортирован в формате GGUF с типом данных q8_0 и содержит один MTP-блок; его размер составляет около 4,1 ГБ, а дополнительное потребление памяти — примерно 3,5 GiB. README не указывает полный размер, языки, исходную архитектуру и модальности базовой модели. Совместимость строго ограничена PR #27836 и соответствующим layout тензоров; другие MTP-heads для этой модели несовместимы.

По приведённым измерениям на Apple M5 Max прирост скорости особенно заметен для кода и структурированного вывода — около 30–40%, тогда как для обычной прозы производительность примерно нейтральна. При этом спекулятивное декодирование не гарантирует побитово идентичный результат обычной жадной генерации, протестировано только на Metal, а layout PR может измениться до слияния. Использование зависит от лицензии qwen-community-1.0; веса производны от Qwen3.8-Flash-Next и подчиняются его лицензии.

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-Flash-Next NextN/MTP draft head for llama.cpp PR #27836

The MTP (NextN) draft head of Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, exported as GGUF in the layout that llama.cpp PR #27836 (--spec-type draft-mtp for qwen4exp) expects, plus a script that grafts it onto an existing split GGUF of the main model (for example the Unsloth quants, which ship without the head).

Compatibility warning. Only PR #27836 loads this. The other community MTP heads for this model (quimmedes/..., dzannotti/..., jockevaupptaget/...) target different, mutually incompatible patches and tensor layouts; do not mix them.

Files

filewhat
mtp-Qwen3.8-Flash-Next-Q8_0.ggufhead-only export from convert_hf_to_gguf.py --remote --mtp --outtype q8_0 on the PR branch (34 tensors, 4.1 GB: 32 blk.48.* tensors plus token_embd/output, which the graft drops as duplicates). sha256 ee87df0ecae89d759758667e9a1012d09299806f7805efc266eb5fe84773d4c9
graft-mtp-shard.pyadds the head to a split GGUF as one extra trailing shard and rewrites the metadata (block_count 48 -> 49, nextn_predict_layers = 1, attention.compress_ratios extended by one 0). Byte-exact, copy-on-write clones where the filesystem supports it, the input split is left untouched.

How to use

  1. Build llama.cpp from PR #27836 (git fetch origin pull/27836/head:pr27836 && git checkout pr27836, then the usual cmake build).

  2. Graft the head onto your split. The script needs a split whose first shard is metadata-only (Unsloth's are) and pip install gguf numpy:

    python3 graft-mtp-shard.py Qwen3.8-Flash-Next-UD-IQ4_XS-00001-of-00003.gguf mtp-Qwen3.8-Flash-Next-Q8_0.gguf --dry-run
    python3 graft-mtp-shard.py Qwen3.8-Flash-Next-UD-IQ4_XS-00001-of-00003.gguf mtp-Qwen3.8-Flash-Next-Q8_0.gguf
    python3 graft-mtp-shard.py Qwen3.8-Flash-Next-UD-IQ4_XS-00001-of-00003.gguf mtp-Qwen3.8-Flash-Next-Q8_0.gguf --verify
    

    This writes Qwen3.8-Flash-Next-UD-IQ4_XS-MTP-0000{1..4}-of-00004.gguf next to the input (about 30 s and +2.6 GB on APFS/btrfs/xfs; a full copy elsewhere).

  3. Serve with the head as draft:

    llama-server -m Qwen3.8-Flash-Next-UD-IQ4_XS-MTP-00001-of-00004.gguf -ngl 99 -fa on \
        --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 3           # or: --spec-type draft-mtp,ngram-mod
    

    Without --spec-type draft-mtp the head tensors are skipped at load and the model behaves exactly like the original split.

Measurements (Apple M5 Max, 128 GB, Metal, Unsloth UD-IQ4_XS, 128k context, q8_0 KV cache, weights mlocked)

1000-token generations, reasoning_effort: low:

configprose t/scode t/sdraft acceptance (prose / code)
plain decode, PR build38.535.9-
draft-mtp, n-max 237.047.561.5% / 87.0%
draft-mtp, n-max 336.250.457.4% / 83.0%
draft-mtp,ngram-mod, n-max 336.351.252.4% / 83.0%

Memory cost of the Q8_0 head: +3.5 GiB resident. Code and structured output gain 30-40%; prose is roughly neutral because acceptance drops and every draft step still runs the full 248k-vocabulary LM head (see the PR discussion).

Greedy equivalence (temperature 0, 600 tokens, 3 code prompts): output identical to plain decode on 1 of 3 prompts; the other runs diverge only at near-ties inside the reference's top-3 (top-1/top-2 margins of 0.011-0.040 nats, e.g. 44.3% vs 43.8%). ngram-mod without any MTP head diverges the same way on a prompt where it drafts (margins 0.003-0.026 nats, once at the same token), so this is the batch-shape numerics of speculative verification on a 512-expert MoE, not a property of the head.

How the head was made

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp && cd llama.cpp
git fetch origin pull/27836/head:pr27836 && git checkout pr27836        # 1d8de7c1b at the time
pip install -r requirements/requirements-convert_hf_to_gguf.txt
python3 convert_hf_to_gguf.py --remote --mtp --outtype q8_0 --outfile mtp-Qwen3.8-Flash-Next-Q8_0.gguf Qwen/Qwen3.8-Flash-Next

--remote streams only the 31 mtp.* tensors (about 7.7 GB of bf16) instead of downloading the 360 GB checkpoint. Norm gammas are stored with the +1 shift the PR expects; fc_embedding and fc_hidden are fused into nextn.eh_proj; the head's hyper-connection mixer becomes nextn.hc_head_{norm,down,up}.

Caveats

  • PR #27836 is a draft at the time of writing; if its tensor layout changes before merge, re-export with the commands above.
  • Single MTP block; the draft block attends densely (the trunk's sparse attention is not applied inside the head).
  • Tested only on Metal. Speculative decoding on this MoE is not bit-identical to plain greedy decode on any backend we know of (see above).

Weights are derived from Qwen/Qwen3.8-Flash-Next and are subject to its license.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
159500b

0 моделей