Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Размер весов: 239 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-nvfp4

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Qwen3.8-27B-MTP-nvfp4 — вспомогательная модель-драфтер, созданная сообществом mlx-community на основе Multi-Token Prediction (MTP) весов модели Qwen/Qwen3.8-27B.

419скачиваний за 30 дней1лайквеса 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 окружении MLX и mlx-vlm, а не для самостоятельного использования. Драфтер применяется совместно с совместимым целевым чекпойнтом Qwen3.8 27B, например его квантованной версией MLX NVFP4.

Модель имеет тип qwen3_5_mtp, размер блока MTP равен 3, используется точность MLX NVFP4 с размером группы 16. Адаптер содержит только веса MTP-драфтера, тогда как целевая модель во время выполнения предоставляет эмбеддинги токенов и language-model head; поэтому драфтер и целевой чекпойнт должны происходить из одной ревизии Qwen3.8 27B. В карточке указана поддержка английского языка и текстовой генерации, но самостоятельные возможности, контекстное окно и дополнительные модальности не описаны. Распространение осуществляется по лицензии Apache 2.0, при этом сохраняются ограничения исходной модели.

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-nvfp4

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-nvfp4 \
  --draft-model mlx-community/Qwen3.8-27B-MTP-nvfp4 \
  --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 NVFP4, group size 16
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: b9b764d