/ Модель

Характеристики

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

Qwen3.6-27B-Heretic2-Uncensored-Finetune-Thinking-OptiQ-4bit

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Qwen3.6-27B-Heretic2-Uncensored-Finetune-Thinking-OptiQ-4bit — текстовая языковая модель, разработанная на основе DavidAU/Qwen3.6-27B-Heretic2-Uncensored-Finetune-Thinking и адаптированная сообществом mlx-community для запуска на Apple Silicon с использованием MLX.

942скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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

Модель предназначена для генерации текста, включая сценарии рассуждений и creative writing. Режим thinking можно включать или отключать через суффиксы :think и :no-think в идентификаторе модели либо параметр enable_thinking в chat template.

Модель использует архитектуру qwen3_5, соответствующую Qwen3.6-27B, и работает только с текстом. Она применяет смешанное квантование OptiQ: разные слои имеют разрядность 4 или 8 бит, средняя разрядность составляет около 5,6 бит на вес; 220 слоёв квантованы в 8 бит, а 276 — в 4 бита. Такой подход призван сохранить больше точности в чувствительных слоях при снижении требований к памяти. Для запуска требуются MLX и совместимое окружение Apple Silicon; модель можно использовать через mlx-optiq или mlx_lm.

Поведение и возможности модели определяются базовой дообученной моделью DavidAU, тогда как данный репозиторий изменяет только способ квантования. В README не указаны поддерживаемые языки, размер контекстного окна и подробные ограничения качества. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.6-27B-Heretic2-Uncensored-Finetune-Thinking-OptiQ-4bit

An OptiQ mixed-precision quantization of DavidAU/Qwen3.6-27B-Heretic2-Uncensored-Finetune-Thinking, 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)
  • Reasoning: this is a thinking model; append :think / :no-think to the model id, or set enable_thinking in the chat template, to control the thinking channel

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 fine-tune. This is a text-only quant of the language tower.

Use

pip install mlx-optiq
optiq serve --model mlx-community/Qwen3.6-27B-Heretic2-Uncensored-Finetune-Thinking-OptiQ-4bit

Or load it directly with mlx_lm:

from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen3.6-27B-Heretic2-Uncensored-Finetune-Thinking-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
95aa102

0 моделей