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 Qwen3.6-35B-A3B с маршрутизируемыми экспертами, сжатыми в среднем до 2,0218 бита; остальные веса сохранены в BF16. Модель разработана на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, а веса хранятся в виде BF16-тензоров и загружаются через стандартные Transformers или vLLM.
Чекпойнт предназначен для генерации текста и диалогов. В репозитории заявлена архитектура Qwen3.5 MoE; базовая модель мультимодальная и поддерживает анализ изображений, однако карточка этого чекпойнта подтверждает только задачу text-generation. Лицензия наследуется от базовой модели.
Сценарии применения
генерация ответов в диалоговом интерфейсе
тестирование моделей с низкой точностью квантования
экспериментальное сравнение с базовой моделью Qwen3.6-35B-A3B
Ограничения
Маршрутизируемые эксперты имеют среднюю точность 2,0218 бита, поэтому качество может отличаться от базовой модели; README обозначает чекпойнт как внутренний исследовательский эксперимент. Языки, поддерживаемый контекст и отдельные мультимодальные возможности именно этого чекпойнта не описаны.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Internal research checkpoint. Routed experts average 2.0218 bits; every other weight is BF16. Weights are stored
dequantized in BF16 tensors and load with stock transformers / vLLM.