Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Qwen3.8-4B-Empero-AI-FullStack
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 сен 2026

Ссылки

Qwen3.8-4B-Empero-AI-FullStack-GGUF

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Qwen3.8-4B-Empero-AI-FullStack-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Qwen3.8-4B-Empero-AI-FullStack, разработанной iBotIA и опубликованной в квантизированном виде пользователем mradermacher.

915скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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 относится к семейству Qwen3.5, имеет около 4 миллиардов параметров и предназначена для генерации текста и рассуждений, включая задачи full-stack разработки.

Судя по описанию и тегам, модель ориентирована на работу с TypeScript, React Router v8, NestJS и Flutter. Заявлен английский язык. Модель поставляется в формате GGUF с вариантами квантизации от Q2_K до Q8_0, а также в формате f16; размеры файлов составляют примерно от 2,1 до 8,8 ГБ. В README не указана поддержка изображений или других модальностей, а размер контекста не раскрыт.

Основное преимущество — возможность локального запуска с выбором баланса между размером, скоростью и качеством: Q4_K_S и Q4_K_M отмечены как быстрые и рекомендуемые, Q6_K — как вариант высокого качества, а Q8_0 — как наиболее качественный среди быстрых вариантов. Более агрессивная квантизация может снижать качество ответов, особенно в сложных задачах. Лицензия модели — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели 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

static quants of https://huggingface.co/iBotIA/Qwen3.8-4B-Empero-AI-FullStack

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

weighted/imatrix quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Qwen3.8-4B-Empero-AI-FullStack-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)

Link	Type	Size/GB	Notes
GGUF	Q2_K	2.1
GGUF	Q3_K_S	2.2
GGUF	Q3_K_M	2.4	lower quality
GGUF	Q3_K_L	2.6
GGUF	IQ4_XS	2.7
GGUF	Q4_K_S	2.7	fast, recommended
GGUF	Q4_K_M	2.9	fast, recommended
GGUF	Q5_K_S	3.2
GGUF	Q5_K_M	3.3
GGUF	Q6_K	3.7	very good quality
GGUF	Q8_0	4.7	fast, best quality
GGUF	f16	8.8	16 bpw, overkill

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

llama.cpp

Нельзя запустить

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

Ревизия весов: 0ac7e35