/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Qwen3-Coder-Next
Опубликована
3 фев 2026

Qwen3-Coder-Next-MXFP4_MOE-GGUF

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Квантованная сборка Qwen3-Coder-Next в формате GGUF для генерации кода и диалогового использования.

386скачиваний за 30 дней21лайквеса обновлены19 фев 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

noctrex/Qwen3-Coder-Next-MXFP4_MOE-GGUF — квантованная версия языковой модели Qwen3-Coder-Next, подготовленная автором noctrex в формате GGUF. Веса MoE-тензоров представлены в MXFP4, остальные тензоры сохранены в BF16 или F16; автор рекомендует вариант BF16 как более качественный, а F16 — как альтернативу, которая на некоторых архитектурах может работать быстрее.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и унаследовала специализацию Qwen3-Coder-Next на генерации кода и задачах кодирующих агентов. В карточке указаны рекомендуемые параметры генерации: temperature=1.0, top_p=0.95 и top_k=40. Лицензия и ограничения по использованию в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • генерация фрагментов кода по описанию
  • помощь кодирующему агенту в разработке
  • многошаговая работа над программным проектом
  • диалоговые запросы о программировании

Ограничения

Данные о контекстном окне, поддерживаемых языках и лицензии в предоставленной карточке отсутствуют. Качество и скорость вариантов BF16 и F16 могут различаться в зависимости от архитектуры оборудования.

Для каких профессий подходит8

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

This is a MXFP4_MOE quantization of the model Qwen3-Coder-Next

The suggested parameters from the official docs are:

temperature=1.0
top_p=0.95
top_k=40

As of 2026-02-17 I have updated the model to a MXFP4 quant of higher quality.

The mainline standard is to use MXFP4 for the MoE tensors, and Q8 for the rest.
So I created 2 new variants, where the other tensors are either BF16 or FP16 instead of Q8. The order of preference is BF16, then F16. On some architectures BF16 will be slower, but its the highest quality, essentialy its the original tensors from the model copied over unquantized.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
8d2943d

0 моделей