Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Параметры: 2,3 млрд
Размер весов: 44,8 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen3_next · MoE
Базовая модель: Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking
Библиотека: mlx
Опубликована: 13 сен 2025

Ссылки

Hugging Face

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit

mlx-community

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit — языковая модель для генерации текста, опубликованная сообществом mlx-community.

615скачиваний за 30 дней4лайкавеса 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

Она представляет собой конвертированную в формат MLX версию базовой модели Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking; конвертация выполнена с использованием mlx-lm версии 0.27.1. Модель предназначена для запуска и генерации текста в экосистеме MLX, в частности через библиотеку mlx-lm на совместимых системах.

Из известных характеристик указаны размер исходной модели 80B и 4-битное квантование, обозначенное в идентификаторе модели. Название Thinking указывает на ориентированность исходной модели на задачи, требующие рассуждений, однако README не содержит подробностей об архитектуре, количестве активных параметров, языках, размере контекста, поддерживаемых модальностях или результатах тестирования. В README также не описаны конкретные сильные стороны и ограничения качества модели; практические характеристики зависят от среды MLX и доступных вычислительных ресурсов.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для использования требуется библиотека mlx-lm; README приводит пример загрузки модели, токенизатора и генерации ответа с поддержкой chat template, если он определён.

Для каких профессий подходит13

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 I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

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-Thinking-4bit

This model mlx-community/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking 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-Thinking-4bit")

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: 9a2b463