/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
transformers
Опубликована
23 апр 2026

Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели, разработанной lordx64 и опубликованной для распространения mradermacher.

977скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены13 окт 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 основана на Qwen3.6-35B-A3B и дообучена методом дистилляции рассуждений на наборе reasoning-distill-opus-4-7-max-sft. В метаданных указаны архитектура Mixture-of-Experts, поддержка LoRA и библиотека Transformers.

Модель предназначена для генерации текста и задач, требующих рассуждений; заявленный язык — английский. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0, размер файлов составляет примерно от 13 до 37 ГБ. Также предоставляются дополнительные файлы mmproj для мультимодального использования, однако конкретные поддерживаемые модальности и контекстное окно в README не указаны. Более качественными считаются старшие варианты квантования, а Q4_K_S и Q4_K_M отмечены как быстрые и рекомендуемые.

Модель может быть полезна для локального запуска и сценариев, где важны рассуждения при ограниченных ресурсах, но квантование создаёт компромисс между размером, скоростью и качеством. Ограничения включают отсутствие подробных результатов тестирования, описания точного числа активных параметров, языкового охвата и контекстного окна. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит12

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

About

static quants of https://huggingface.co/lordx64/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled

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

weighted/imatrix quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled-i1-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)

LinkTypeSize/GBNotes
GGUFmmproj-Q8_00.7multi-modal supplement
GGUFmmproj-f161.0multi-modal supplement
GGUFQ2_K13.0
GGUFQ3_K_S15.3
GGUFQ3_K_M16.9lower quality
GGUFQ3_K_L18.2
GGUFIQ4_XS19.0
GGUFQ4_K_S20.0fast, recommended
GGUFQ4_K_M21.3fast, recommended
GGUFQ5_K_S24.1
GGUFQ5_K_M24.8
GGUFQ6_K28.6very good quality
GGUFQ8_037.0fast, best quality

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

image.png

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

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
fea48ca

0 моделей