/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
QwQ-32B-bf16
Опубликована
22 мар 2025

QwQ-32B-bf16-GGUF

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Квантованные варианты QwQ-32B в формате GGUF для генерации текста и диалогов с запуском через llama.cpp.

128скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 янв 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

Это набор файлов языковой модели QwQ-32B в формате GGUF, подготовленный TensorBlock на основе mlx-community/QwQ-32B-bf16. Репозиторий содержит варианты разной степени квантования, включая Q2_K и Q3_K; сильнее квантованные варианты занимают меньше места, но могут заметно терять в качестве. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и совместима с llama.cpp начиная с указанного в карточке коммита b4882.

Для использования передавайте системный промпт и запрос пользователя по шаблону карточки. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит размер исходной модели, длину контекста или языковой охват; в метаданных отмечен английский язык.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе
  • генерация текста по запросу
  • локальный запуск языковой модели через llama.cpp

Ограничения

Сильно квантованные варианты, например Q2_K и Q3_K, могут заметно терять в качестве. Для совместимости с llama.cpp в карточке указана версия не ниже коммита b4882.

Для каких профессий подходит6

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

Website Twitter Discord GitHub Telegram

mlx-community/QwQ-32B-bf16 - GGUF

This repo contains GGUF format model files for mlx-community/QwQ-32B-bf16.

The files were quantized using machines provided by TensorBlock, and they are compatible with llama.cpp as of commit b4882.

Our projects

<|im_start|>system
{system_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
<think>

Model file specification

FilenameQuant typeFile SizeDescription
QwQ-32B-bf16-Q2_K.ggufQ2_K12.313 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
QwQ-32B-bf16-Q3_K_S.ggufQ3_K_S14.392 GBvery small, high quality loss
QwQ-32B-bf16-Q3_K_M.ggufQ3_K_M15.935 GBvery small, high quality loss
QwQ-32B-bf16-Q3_K_L.ggufQ3_K_L17.247 GBsmall, substantial quality loss
QwQ-32B-bf16-Q4_0.ggufQ4_018.640 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
QwQ-32B-bf16-Q4_K_S.ggufQ4_K_S18.784 GBsmall, greater quality loss
QwQ-32B-bf16-Q4_K_M.ggufQ4_K_M19.851 GBmedium, balanced quality - recommended
QwQ-32B-bf16-Q5_0.ggufQ5_022.638 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
QwQ-32B-bf16-Q5_K_S.ggufQ5_K_S22.638 GBlarge, low quality loss - recommended
QwQ-32B-bf16-Q5_K_M.ggufQ5_K_M23.262 GBlarge, very low quality loss - recommended
QwQ-32B-bf16-Q6_K.ggufQ6_K26.886 GBvery large, extremely low quality loss
QwQ-32B-bf16-Q8_0.ggufQ8_034.821 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended

Downloading instruction

Command line

Firstly, install Huggingface Client

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

Then, downoad the individual model file the a local directory

huggingface-cli download tensorblock/QwQ-32B-bf16-GGUF --include "QwQ-32B-bf16-Q2_K.gguf" --local-dir MY_LOCAL_DIR

If you wanna download multiple model files with a pattern (e.g., *Q4_K*gguf), you can try:

huggingface-cli download tensorblock/QwQ-32B-bf16-GGUF --local-dir MY_LOCAL_DIR --local-dir-use-symlinks False --include='*Q4_K*gguf'

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Ревизия весов
fdaa331

0 моделей