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
Это экспериментальный чекпойнт модели Qwen3.6-35B-A3B, подготовленный автором minjaechoi на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Веса экспертов MoE имеют среднюю точность 2,02 бита, остальные веса сохранены в BF16; веса экспертов хранятся в тензорах BF16 после деквантизации. Модель загружается через Transformers и vLLM.
Чекпойнт предназначен для генерации текста и диалогов. В карточке указана архитектура Qwen3.5 MoE и поддержка чата; базовая модель мультимодальна, но README не подтверждает, что эта сборка сохраняет работу с изображениями. Лицензия наследуется от базовой модели. README обозначает сборку как внутренний исследовательский чекпойнт.
Сценарии применения
генерация текста в диалоге
ответы на вопросы в чате
проверка работы MoE-модели с низкой точностью весов
Ограничения
Низкая точность весов маршрутизируемых экспертов может влиять на качество; README не приводит результатов оценки. Поддержка изображений и конкретный набор языков этой сборки не подтверждены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Internal research checkpoint. Routed experts average 2.02 bits; every other weight is BF16. Weights are stored
dequantized in BF16 tensors and load with stock transformers / vLLM.