Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Размер весов: 438 МБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen3_5_mtp · dense
Базовая модель: Qwen3.8-27B
Библиотека: mlx
Опубликована: 14 авг 2026

Ссылки

Qwen3.8-27B-MTP-mxfp8

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Qwen3.8-27B-MTP-mxfp8 — вспомогательная модель-драфтер, разработанная сообществом mlx-community на основе Qwen/Qwen3.8-27B от Qwen.

494скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены14 авг 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

Она предназначена для ускорения генерации текста методом speculative decoding в связке с совместимым целевым чекпойнтом Qwen3.8 27B через MLX и mlx-vlm. Самостоятельно модель не используется: ей необходимы целевая модель и соответствующие компоненты исходного чекпойнта.

Модель имеет тип qwen3_5_mtp и использует Multi-Token Prediction с размером блока MTP 3. В репозитории представлены только веса MTP-драфтера, квантованные в формате MLX MXFP8 с размером группы 32; токен embeddings и language-model head предоставляются целевой моделью во время выполнения. Указан английский язык, задача — генерация текста. Основное преимущество — потенциальное ускорение авторегрессионной генерации за счёт предварительного предсказания нескольких токенов, однако эффективность зависит от совместимости и характеристик целевой модели. Лицензия — Apache 2.0; применяются ограничения исходной модели Qwen3.8-27B.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.8-27B-MTP-mxfp8

This repository contains the Multi-Token Prediction (MTP) drafter weights split from Qwen/Qwen3.8-27B and quantized with mlx_vlm.convert for mlx-vlm speculative decoding.

This is not a standalone model. Use it as the draft model alongside a compatible Qwen3.8 27B target checkpoint.

Use with mlx-vlm

mlx_vlm generate \
  --model mlx-community/Qwen3.8-27B-mxfp8 \
  --draft-model mlx-community/Qwen3.8-27B-MTP-mxfp8 \
  --prompt "Write a quicksort in Python." \
  --max-tokens 256 \
  --enable-thinking

--draft-kind mtp is detected automatically from model_type.

Model details

Model type: qwen3_5_mtp
MTP block size: 3
Target architecture: Qwen3.8 27B
Precision: MLX MXFP8, group size 32
Runtime: MLX / mlx-vlm
Source revision: 1d4bf0f2ff6012fd82039f2fa52739d0dd7c60c0

The adapter holds only the MTP drafter weights; the target supplies the token embeddings and language-model head at runtime. Use an adapter and target derived from the same Qwen3.8 27B checkpoint. The upstream Apache 2.0 license and model limitations continue to apply.

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.

Ревизия весов: a506344