/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3.8-27B
Библиотека
ninfer
Опубликована
18 сен 2026

ninfer-5080-qwen3.8-27b

Изображение и текст → текст11 профессий

Это квантизированная версия мультимодальной модели Qwen3.8-27B, преобразованная starskyzheng в нативный формат .ninfer для NInfer и профиля NVIDIA GeForce RTX 5080.

5 599скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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

Исходная модель разработана командой Qwen. Артефакт предназначен исключительно для запуска в NInfer и не является checkpoint для Transformers, Safetensors или GGUF.

Модель поддерживает генерацию текста в режимах с рассуждением и без него, обработку изображений, нескольких изображений, видео и смешанных мультимодальных сообщений. Заявлен контекст до 131 072 токенов с Q4 KV-кэшем, MTP-3 speculative decoding с окном в три токена, а также обслуживание через NInfer CLI, OpenAI Chat Completions и Anthropic Messages. Текстовое ядро использует смешанную групповую квантизацию Q3/Q4/Q5 с эффективным показателем около 3,95 BPW. Размер артефакта составляет примерно 15,33 GiB.

Сильными сторонами являются мультимодальность, длинный контекст, поддержка video input и оптимизация для одной RTX 5080 с заявленной высокой скоростью декодирования. Ограничения существенны: требуется 64-битный Linux, NVIDIA GeForce RTX 5080 на 16 ГБ, CUDA Toolkit 13.1 или новее и сборка NInfer из исходников; не поддерживаются multi-GPU, CPU/GPU offload, распределённый запуск и выполнение сгенерированных tool calls. Артефакт распространяется по лицензии Apache-2.0, как и исходный репозиторий Qwen3.8-27B.

Для каких профессий подходит11

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

Qwen3.8-27B for NInfer — RTX 5080 profile (cloud-built)

This repository hosts Qwen3.8-27B converted to the native NInfer .ninfer artifact format, built automatically on a CPU-only GitHub Actions runner (no local GPU required).

The artifact is byte-identical (SHA-256 match) to the validated RTX 5080 benchmark profile — true 131,072-token context/KV, Q4 KV, MTP-3 speculative decoding, and Vision on a single 16 GB GPU.

The .ninfer file is intended only for NInfer. It is not a Transformers checkpoint, a Safetensors distribution, or a GGUF file.

Artifact

FieldValue
Filenameqwen3_8_27b.ninfer
Size16,461,267,456 bytes (15.33 GiB)
SHA-256c4a7e9ab593a7f42d58208fa0065d67a82d61921107686cc9f6ed1ec6b050e21
Container version2
NInfer model IDqwen3.8-27b
NInfer weights IDgroupwise-int-5080
NInfer target keyqwen3_8_27b

Verify a downloaded file with:

printf '%s  %s\n' \
  'c4a7e9ab593a7f42d58208fa0065d67a82d61921107686cc9f6ed1ec6b050e21' \
  'qwen3_8_27b.ninfer' | sha256sum --check

Quantization profile

The text core is mixed Q3/Q4/Q5 groupwise, approximately 3.95 effective BPW:

FormatShare
Q3G64_F16S42.42%
Q4G64_F16S45.92%
Q5G64_F16S11.57%
BF16 / FP32~0.10%

Requirements

  • NInfer (RTX 5080 fork), built from source;
  • 64-bit Linux;
  • NVIDIA GeForce RTX 5080 16 GB (sm_120a);
  • CUDA Toolkit 13.1 or newer.

NInfer does not provide an install target or packaged binary. See the repository README for source-build dependencies.

Recommended serving command

./build/apps/ninfer-serve /path/to/qwen3_8_27b.ninfer \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8080 \
  --model-id qwen3.8-27b \
  --max-context 131072 \
  --kv-capacity 131072 \
  --prefill-chunk 896 \
  --kv-dtype q4 \
  --spec mtp \
  --draft-tokens 3 \
  --no-cuda-graph \
  --max-concurrency 1 \
  --vision \
  --vision-max-tokens 1792

For image / video input, structured chat history, and HTTP serving, see the NInfer documentation.

Supported use

The artifact supports:

  • text generation in thinking and non-thinking modes;
  • image, multi-image, video, and mixed multimodal messages;
  • a genuine 131,072-token context with 131,072-token Q4 KV capacity;
  • MTP speculative decoding with a 3-token draft window;
  • BF16 and INT8 group-64 KV cache;
  • CUDA Graph decode and compatible-prefix reuse;
  • the NInfer CLI;
  • OpenAI Chat Completions and Anthropic Messages serving.

Validated performance (5080 profile)

Measured on a clean RTX 5080 with CUDA 13.x, true 128K Vision profile, MTP-3:

MetricValue
Long-context prefill (118,001 tokens)~1377 tok/s
Decode~71.5 tok/s
MTP acceptance44.74%
Vision decode (synthetic image, 512×256)118.3 tok/s
Vision prefill685.8 tok/s
Video decode (red→green→blue MP4)97.1 tok/s

Because this artifact is SHA-identical to the reference profile, these numbers apply to it directly. Full methodology and records: docs/VALIDATED_MANIFEST.md and docs/RELEASE_QWEN3.8_27B_RTX5080_V1.3.md.

Provenance

FieldValue
Source repositoryQwen/Qwen3.8-27B
Source revision1d4bf0f2ff6012fd82039f2fa52739d0dd7c60c0
DFlash2 repositoryz-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2
DFlash2 revision50307d4c4cde6860d4eee73e2547cd786fe8e8a4
Conversion recipeqwen3_8_27b-v2 (groupwise-int)
BuildGitHub Actions, CPU-only ubuntu-latest, low-memory chunked converter
Converter repositoryhttps://github.com/starskyzheng/ninfer-5080

The conversion is fully reproducible from the build-qwen38-27b.yml workflow, which runs entirely on CPU (--device cpu) with a row-chunked low-memory converter so it fits inside a 15 GB standard GitHub runner. The chunked path is verified SHA-identical to the canonical full conversion.

Limits

  • The artifact is accepted only by NInfer (RTX 5080 fork) and the matching registered target.
  • NInfer executes on one RTX 5080 and one CUDA device.
  • It does not provide multi-GPU execution, CPU/GPU offload, or distributed serving.
  • Context allocation is subject to GPU memory and the selected KV-cache type.
  • NInfer does not execute generated tool calls.

License

This NInfer artifact is distributed under the Apache License 2.0. The source Qwen3.8-27B repository is also licensed under Apache-2.0. Users remain responsible for complying with the license and applicable laws.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · ninfer

Нельзя запустить

Библиотека «ninfer» рантаймом не поддерживается.

Ревизия весов
b4cc141

0 моделей