Экспериментальная диалоговая версия Qwen3.6-35B-A3B с разреженными экспертами, усреднённо представленными в 2 бита, для генерации текста.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Qwen3.6-35B-A3B-r12 — экспериментальный чекпойнт внутренней исследовательской разработки на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это диалоговая модель семейства Qwen с архитектурой MoE; в метаданных для неё указан класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и размер базовой модели 35 млрд параметров с активной частью около 3 млрд. Основная задача — генерация текста в диалоге; базовая модель также описана как мультимодальная и способная анализировать изображения, но README этой версии подтверждает только особенности хранения весов.
В маршрутизируемых экспертных весах применено среднее представление 2,00 бита, а остальные веса сохранены в BF16. Тензоры хранятся в деквантизированном BF16 и заявлена загрузка через обычные Transformers и vLLM. Это дообученная версия базовой модели; лицензия следует лицензии Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Чекпойнт обозначен как внутренний исследовательский, поэтому его пригодность и качество для прикладного использования не установлены.
Чекпойнт обозначен как внутренний исследовательский; качество и пригодность для прикладного использования не установлены. README не подтверждает для этой версии мультимодальный ввод, хотя базовая модель описана как способная анализировать изображения.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Internal research checkpoint. Routed experts average 2.00 bits; every other weight is BF16. Weights are stored
dequantized in BF16 tensors and load with stock transformers / vLLM.
| Base model | Qwen/Qwen3.6-35B-A3B |
| Routed-expert average | 2.00 bits |
| Internal ID | r12 |
License follows the base model.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…