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-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Qwen3.8-4B-Empero-AI-FullStack-i1-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели iBotIA/Qwen3.8-4B-Empero-AI-FullStack, подготовленная mradermacher.

804скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 сен 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 и ориентирована на генерацию текста, рассуждения и задачи разработки программного обеспечения, включая TypeScript, React Router v8, NestJS и Flutter. В метаданных также указана поддержка английского языка и наличие vision-возможностей, однако подробности о реализованных визуальных сценариях не приведены.

Модель имеет заявленный размер 4B параметров и поставляется в нескольких вариантах квантизации i1, включая Q2_K, Q3_K, IQ3, IQ4, Q4, Q5 и Q6. Размер файлов составляет примерно от 2,1 до 3,7 ГБ, что делает модель пригодной для локального запуска на системах с ограниченными ресурсами. В README отмечены компромиссы между скоростью, качеством и размером: Q4_K_S описан как сбалансированный вариант, Q4_K_M — как быстрый и рекомендуемый, а некоторые IQ-квантизации могут превосходить сопоставимые по размеру варианты.

К ограничениям относятся неизбежная потеря качества при низкой точности квантизации, отсутствие приведённых результатов тестирования и неизвестные параметры контекстного окна, архитектуры и точный набор поддерживаемых языков. Для vision-сценариев могут потребоваться дополнительные mmproj-файлы из статического репозитория. В метаданных указана лицензия Apache-2.0; перед использованием следует учитывать условия лицензии исходной модели.

Для каких профессий подходит7

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

weighted/imatrix 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.

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Qwen3.8-4B-Empero-AI-FullStack-GGUF

This is a vision model - mmproj files (if any) will be in the static repository.

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	0.1	imatrix file (for creating your own quants)
GGUF	i1-Q2_K	2.1	IQ3_XXS probably better
GGUF	i1-Q3_K_S	2.2	IQ3_XS probably better
GGUF	i1-IQ3_S	2.3	beats Q3_K*
GGUF	i1-IQ3_M	2.3
GGUF	i1-Q3_K_M	2.4	IQ3_S probably better
GGUF	i1-Q3_K_L	2.6	IQ3_M probably better
GGUF	i1-IQ4_XS	2.7
GGUF	i1-Q4_0	2.7	fast, low quality
GGUF	i1-Q4_K_S	2.7	optimal size/speed/quality
GGUF	i1-IQ4_NL	2.8	prefer IQ4_XS
GGUF	i1-Q4_K_M	2.9	fast, recommended
GGUF	i1-Q4_1	2.9
GGUF	i1-Q5_K_S	3.2
GGUF	i1-Q5_K_M	3.3
GGUF	i1-Q6_K	3.7	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

llama.cpp

Нельзя запустить

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

Ревизия весов: f0d92e5