/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
69,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_moe · dense
Базовая модель
Qwen3.8-35B-A3B-Distill
Библиотека
transformers
Опубликована
29 сен 2026

Qwen3.8-35B-A3B-Distill-mlx-fp16

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Диалоговая MLX-версия дистиллированной модели Qwen3.8 для генерации текста, рассуждений и вызова инструментов.

413скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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

nvythong/Qwen3.8-35B-A3B-Distill-mlx-fp16 — конвертированная в формат MLX модель Empero на базе Qwen3.8-35B-A3B-Distill. Репозиторий создан 29 сентября 2026 года; модель предназначена для диалоговой генерации текста. Базовая модель имеет MoE-архитектуру семейства Qwen3.5 и поддерживает чат, рассуждения, математику, программирование и вызов инструментов.

В README указано преобразование с помощью mlx-lm 0.31.2; метаданные указывают формат safetensors и лицензию Apache-2.0. Модель ориентирована на английский язык. Сведений о длине контекста и точном числе параметров этой версии нет.

Сценарии применения

  • диалог с языковой моделью на английском языке
  • решение математических задач и текстовых рассуждений
  • написание и разбор программного кода
  • вызов инструментов в диалоговом приложении

Ограничения

В карточке не приведены сведения о длине контекста и оценках качества этой версии; указана поддержка английского языка.

Для каких профессий подходит15

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

nvythong/Qwen3.8-35B-A3B-Distill-mlx-fp16

The Model nvythong/Qwen3.8-35B-A3B-Distill-mlx-fp16 was converted to MLX format from empero-ai/Qwen3.8-35B-A3B-Distill using mlx-lm version 0.31.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("nvythong/Qwen3.8-35B-A3B-Distill-mlx-fp16")

prompt="hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
Ревизия весов
a616c92

0 моделей