/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
18,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Библиотека
mlx
Опубликована
27 июл 2026

Qwen3.6-27B-F451-AND-TRI-Polar-Ultra-Pro-Writer-Uncensored-Heretic-OptiQ-4bit

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Qwen3.6-27B-F451-AND-TRI-Polar-Ultra-Pro-Writer-Uncensored-Heretic-OptiQ-4bit — это текстовая языковая модель, созданная на базе DavidAU/Qwen3.6-27B-F451-AND-TRI-Polar-Ultra-Pro-Writer-Uncensored-Heretic.

964скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены16 сен 2026

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

Данный репозиторий представляет собой её смешанно-точную квантизованную версию для устройств Apple Silicon с использованием MLX. Модель предназначена для генерации текста, включая сценарии творческого письма; заявленные особенности базовой модели включают отсутствие ограничений на содержание, однако подробные сведения о её поведении в README не приведены.

Модель использует архитектуру qwen3_5 и содержит 27 млрд параметров. Это текстовая, а не мультимодальная версия: квантизации подвергнута языковая часть, а токенизатор скопирован из базовой модели без изменений. В OptiQ применяется распределение разрядности по слоям: 220 слоёв работают в 8-битном режиме, 276 — в 4-битном, что даёт в среднем около 5,6 бита на вес. Распределение заимствовано у mlx-community/Qwen3.6-27B-OptiQ-4bit; отдельный анализ чувствительности для этой модели не выполнялся.

Основные преимущества — адаптация к Apple Silicon, снижение требований к памяти по сравнению с полноточной моделью и сохранение повышенной точности в отдельных слоях за счёт смешанной квантизации. Ограничения включают текстовую направленность, зависимость качества и возможностей от базовой модели, а также отсутствие в README данных о поддерживаемых языках, размере контекста, результатах тестирования и фактических ограничениях безопасности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.6-27B-F451-AND-TRI-Polar-Ultra-Pro-Writer-Uncensored-Heretic-OptiQ-4bit

An OptiQ mixed-precision quantization of DavidAU/Qwen3.6-27B-F451-AND-TRI-Polar-Ultra-Pro-Writer-Uncensored-Heretic, built for Apple Silicon with MLX.

OptiQ assigns a per-layer bit-width (4-bit or 8-bit here) instead of quantizing every layer the same, so the layers that need the precision keep it.

  • Method: OptiQ data-driven mixed precision (optiq_mixed_precision)
  • Average: ~5.6 bits per weight (220 layers at 8-bit, 276 at 4-bit)
  • Architecture: qwen3_5 (Qwen3.6-27B)

The per-layer allocation is reused from mlx-community/Qwen3.6-27B-OptiQ-4bit, which shares the same Qwen3.6-27B architecture, so no separate sensitivity pass was run for this merge. This is a text-only quant of the language tower. The tokenizer is copied from the base model unchanged.

Use

pip install mlx-optiq
optiq serve --model mlx-community/Qwen3.6-27B-F451-AND-TRI-Polar-Ultra-Pro-Writer-Uncensored-Heretic-OptiQ-4bit

Or load it directly with mlx_lm:

from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen3.6-27B-F451-AND-TRI-Polar-Ultra-Pro-Writer-Uncensored-Heretic-OptiQ-4bit")

See mlx-optiq.com for the CLI, the local Lab UI, and the OptiQ Code agent. The base model and its behavior are DavidAU's; this repo only changes the quantization.

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
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
b074854

0 моделей