Исследовательский вариант Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking с 2,36-битными routed experts для генерации текста, диалога и рассуждений.
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
Это исследовательский вариант Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking с разреженными экспертами, усреднённо квантованными до 2,36 бита; остальные веса хранятся в BF16. Разработчик — minjaechoi. Модель предназначена для генерации текста и диалога, включая задачи рассуждения, унаследованные от базовой модели. Архитектура — MoE; по карточке Hugging Face, размер составляет 2,3 млрд параметров, а длина контекста — 262 144 токена. Метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов.
Веса сохранены в формате safetensors как BF16-тензоры после деквантизации; README сообщает о совместимости со стандартными Transformers и vLLM. Лицензия наследуется от базовой модели. Карточка характеризует этот чекпойнт как внутренний исследовательский, поэтому его качество и пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.
README обозначает модель как внутренний исследовательский чекпойнт; опубликованные данные не подтверждают качество на конкретных задачах. Условия лицензии определяются лицензией базовой модели.
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 2.36 bits; every other weight is BF16. Weights are stored
dequantized in BF16 tensors and load with stock transformers / vLLM.
| Base model | Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking |
| Routed-expert average | 2.36 bits |
| Internal ID | r23 |
License follows the base model.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
vLLM
Подбираем GPU…