Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Параметры: 2,3 млрд
Размер весов: 84,7 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen3_next · MoE
Базовая модель: Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
Библиотека: mlx
Опубликована: 13 сен 2025

Ссылки

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-8bit

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-8bit — языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, разработанная сообществом mlx-community на основе Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct от Qwen.

697скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены13 сен 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

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

Модель преобразована в формат MLX с использованием mlx-lm версии 0.27.1 и предназначена для запуска через библиотеку mlx-lm.

Из README известно, что это 8-битная версия модели с архитектурой и характеристиками базовой модели Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct, однако подробности об архитектуре, фактическом числе активных параметров, поддерживаемых языках, модальностях и размере контекста не указаны. Модель ориентирована на текстовую генерацию и может использоваться в чат-сценариях через встроенный chat template. Для работы требуется библиотека mlx-lm; пример запуска предполагает загрузку модели и токенизатора средствами Python.

Ключевое преимущество модели — адаптация в MLX-формат и 8-битное представление, что делает её подходящей для экосистемы MLX и потенциально снижает требования к памяти по сравнению с полноточной версией. Ограничения, результаты оценивания и особенности качества в README не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-8bit

This model mlx-community/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-8bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct using mlx-lm version 0.27.1.

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-8bit")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры: Qwen3NextForCausalLM
Ревизия весов: fd52af0