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 — экспериментальный чекпойнт minjaechoi на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах; в карточке также указана поддержка чата. Архитектура относится к семейству Qwen3.5 MoE, а базовая модель описана как мультимодальная модель с 35 млрд параметров для диалогов, агентного программирования и анализа изображений.
Главная особенность чекпойнта — средняя точность 2,0342 бита для маршрутизируемых экспертов; остальные веса BF16. Веса сохранены как деквантизированные тензоры BF16 и загружаются через стандартные Transformers или vLLM. README называет модель внутренним исследовательским чекпойнтом r76. Лицензия наследуется от базовой модели.
Сценарии применения
генерация ответов в диалоговом интерфейсе
эксперименты с низкобитным представлением MoE-моделей
оценка качества чекпойнта на основе Qwen3.6-35B-A3B
Ограничения
Это внутренний исследовательский чекпойнт; README не приводит результатов оценки качества. Средняя точность 2,0342 бита относится только к маршрутизируемым экспертам, тогда как остальные веса хранятся в BF16.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Internal research checkpoint. Routed experts average 2.0342 bits; every other weight is BF16. Weights are stored
dequantized in BF16 tensors and load with stock transformers / vLLM.