Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 20,7 ГБ
- Архитектура
- qwen3_5_moe · dense
- Библиотека
- mlx
- Опубликована
- 17 апр 2026
Ссылки
Qwen3.6-35B-A3B-4bit-DWQ
mlx-community/Qwen3.6-35B-A3B-4bit-DWQ — это MLX-совместимая 4-битная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, опубликованная сообществом mlx-community.
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
Исходную модель разработала команда Qwen компании Alibaba Cloud. Она предназначена для локального запуска и генерации текста, диалогов, а также мультимодальных сценариев с обработкой изображений и видео; репозиторий поддерживает использование через MLX и mlx-lm.
Модель имеет архитектуру Mixture of Experts с 35 млрд параметров, из которых на один токен выбираются 8 из 256 экспертов. Конфигурация включает гибридные linear attention и full attention, 40 слоёв и максимальную длину контекста 262 144 токена. Исходная модель поддерживает текстовые и визуальные входы; для производного MLX-файла заявлена 4-битная квантизация, уменьшающая размер до примерно 20,7 ГБ и предназначенная прежде всего для запуска на совместимом оборудовании Apple Silicon.
Сильная сторона варианта — существенно сниженные требования к памяти по сравнению с полной моделью и возможность локального использования через MLX. Ограничения включают зависимость от MLX-совместимой инфраструктуры и потенциальную потерю качества из-за квантизации; в карточке производного репозитория подробные результаты тестов, перечень поддерживаемых языков и отдельные ограничения не указаны. Для исходной Qwen3.6-35B-A3B указана лицензия Apache-2.0, однако отдельная лицензия производного репозитория mlx-community явно не приведена.
Для каких профессий подходит15
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
- I.7Речь, диалоги и встречи
- I.6Перевод и языковая адаптация
- I.3Извлечение и структурирование данных
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- I.1Поиск и навигация по информации
- II.3Рефакторинг, миграция и модернизация
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
- I.4Обработка документов и форм
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · mlx
MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.
- Класс архитектуры
- Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 73c707a