Характеристики

Лицензия: AGPL 3.0
Базовая модель: Qwen3.6-35B-A3B-Abliterix-EGA-abliterated
Библиотека: transformers
Опубликована: 25 апр 2026

Ссылки

Qwen3.6-35B-A3B-Abliterix-EGA-abliterated-i1-GGUF

Изображение и текст → текст15 профессий

Qwen3.6-35B-A3B-Abliterix-EGA-abliterated-i1-GGUF — набор квантованных GGUF-файлов модели, созданный mradermacher на основе jenerallee78/Qwen3.6-35B-A3B-Abliterix-EGA-abliterated.

1 241скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены25 апр 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 относится к семейству Qwen и использует MoE-архитектуру с заявленным размером 35B параметров и 3B активных параметров; в описании также указаны Expert-Granular Abliteration и мультимодальная поддержка.

Модель предназначена для диалоговых сценариев, генерации и обработки текста, а также задач image-text-to-text с анализом изображений. Заявлены английский и китайский языки. Распространяется в формате GGUF с множеством вариантов квантования от очень компактных IQ1 до более качественных Q6_K; доступны imatrix-кванты, а для баланса размера, скорости и качества автор рекомендует i1-Q4_K_M, тогда как i1-Q4_K_S обозначен как оптимальный по соотношению характеристик.

К сильным сторонам относятся локальный запуск через совместимые с GGUF инструменты, широкий выбор вариантов квантования и мультимодальные возможности исходной модели. Ограничения включают возможное снижение качества на низких уровнях квантования, отсутствие в предоставленных данных сведений о размере контекста, производительности и результатах бенчмарков, а также особенности abliterated-версии, которые могут влиять на поведение модели и безопасность ответов. Лицензия — AGPL-3.0.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/jenerallee78/Qwen3.6-35B-A3B-Abliterix-EGA-abliterated

For a convenient overview and download list, visit our model page for this model.

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Qwen3.6-35B-A3B-Abliterix-EGA-abliterated-GGUF

Usage

If you are unsure how to use GGUF files, refer to one of TheBloke's READMEs for more details, including on how to concatenate multi-part files.

Provided Quants

(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)

Link	Type	Size/GB	Notes
GGUF	imatrix	0.3	imatrix file (for creating your own quants)
GGUF	i1-IQ1_S	7.6	for the desperate
GGUF	i1-IQ1_M	8.3	mostly desperate
GGUF	i1-IQ2_XXS	9.6
GGUF	i1-IQ2_XS	10.6
GGUF	i1-IQ2_S	10.8
GGUF	i1-IQ2_M	11.8
GGUF	i1-Q2_K_S	12.3	very low quality
GGUF	i1-Q2_K	13.0	IQ3_XXS probably better
GGUF	i1-IQ3_XXS	13.7	lower quality
GGUF	i1-IQ3_XS	14.6
GGUF	i1-Q3_K_S	15.3	IQ3_XS probably better
GGUF	i1-IQ3_S	15.4	beats Q3_K*
GGUF	i1-IQ3_M	15.5
GGUF	i1-Q3_K_M	16.9	IQ3_S probably better
GGUF	i1-Q3_K_L	18.2	IQ3_M probably better
GGUF	i1-IQ4_XS	18.8
GGUF	i1-Q4_0	19.9	fast, low quality
GGUF	i1-Q4_K_S	20.0	optimal size/speed/quality
GGUF	i1-Q4_K_M	21.3	fast, recommended
GGUF	i1-Q4_1	21.9
GGUF	i1-Q5_K_S	24.1
GGUF	i1-Q5_K_M	24.8
GGUF	i1-Q6_K	28.6	practically like static Q6_K

Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant types (lower is better):

And here are Artefact2's thoughts on the matter: https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

FAQ / Model Request

See https://huggingface.co/mradermacher/model_requests for some answers to questions you might have and/or if you want some other model quantized.

Thanks

I thank my company, nethype GmbH, for letting me use its servers and providing upgrades to my workstation to enable this work in my free time. Additional thanks to @nicoboss for giving me access to his private supercomputer, enabling me to provide many more imatrix quants, at much higher quality, than I would otherwise be able to.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов: cef0caa