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
Qwen3.6-35B-A3B r71 — экспериментальный исследовательский чекпойнт на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. По README, средняя точность весов маршрутизируемых экспертов составляет 2,0218 бита, остальные веса сохранены в BF16; веса экспертов хранятся в деквантизированных BF16-тензорах. Модель загружается через стандартные Transformers и vLLM.
Чекпойнт предназначен для генерации текста в диалогах. Базовая модель описана в метаданных как мультимодальная модель на 35 млрд параметров для диалогов, агентного программирования и анализа изображений, однако карточка этого чекпойнта подтверждает только задачу text-generation. Лицензия наследуется от базовой модели; конкретные условия в предоставленных данных не названы.
Сценарии применения
генерация ответов в диалоговом интерфейсе
эксперименты с низкой точностью весов MoE-модели
запуск генерации текста в Transformers или vLLM
Ограничения
Это внутренний исследовательский чекпойнт; README не приводит оценок качества или подробностей о его поведении. Задача карточки подтверждает генерацию текста, но не подтверждает мультимодальные сценарии базовой модели.
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.