/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3-8B-MLX-bf16
Библиотека
mlx
Опубликована
21 июл 2025

Qwen_Qwen3-8B-MLX-bf16-GGUF

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

GGUF-версии Qwen3-8B-MLX-bf16 для локальной генерации текста и диалогов с выбором уровня квантования.

82скачиваний 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 конвертированные в формат GGUF файлы модели Qwen3-8B-MLX-bf16, подготовленные TensorBlock. Репозиторий содержит варианты с разными уровнями квантования; в README отмечено, что самые компактные варианты Q2_K и Q3_K заметно теряют в качестве. Файлы совместимы с llama.cpp начиная с указанного в карточке коммита.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Её можно запускать локально через совместимое программное обеспечение, выбирая вариант файла с учётом доступной памяти и приемлемой потери качества. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • локальный чат с языковой моделью
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • запуск Qwen3 в llama.cpp
  • выбор компактного варианта модели для ограниченной памяти

Ограничения

Варианты Q2_K и Q3_K_S/Q3_K_M значительно теряют в качестве; README не приводит оценок качества для остальных вариантов.

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

Website Twitter Discord GitHub Telegram

Qwen/Qwen3-8B-MLX-bf16 - GGUF

This repo contains GGUF format model files for Qwen/Qwen3-8B-MLX-bf16.

The files were quantized using machines provided by TensorBlock, and they are compatible with llama.cpp as of commit b5753.

Our projects

Prompt template

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

Model file specification

FilenameQuant typeFile SizeDescription
Qwen3-8B-MLX-bf16-Q2_K.ggufQ2_K3.282 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Qwen3-8B-MLX-bf16-Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.770 GBvery small, high quality loss
Qwen3-8B-MLX-bf16-Q3_K_M.ggufQ3_K_M4.124 GBvery small, high quality loss
Qwen3-8B-MLX-bf16-Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.431 GBsmall, substantial quality loss
Qwen3-8B-MLX-bf16-Q4_0.ggufQ4_04.775 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Qwen3-8B-MLX-bf16-Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.802 GBsmall, greater quality loss
Qwen3-8B-MLX-bf16-Q4_K_M.ggufQ4_K_M5.028 GBmedium, balanced quality - recommended
Qwen3-8B-MLX-bf16-Q5_0.ggufQ5_05.721 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Qwen3-8B-MLX-bf16-Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.721 GBlarge, low quality loss - recommended
Qwen3-8B-MLX-bf16-Q5_K_M.ggufQ5_K_M5.851 GBlarge, very low quality loss - recommended
Qwen3-8B-MLX-bf16-Q6_K.ggufQ6_K6.726 GBvery large, extremely low quality loss
Qwen3-8B-MLX-bf16-Q8_0.ggufQ8_08.710 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/Qwen_Qwen3-8B-MLX-bf16-GGUF --include "Qwen3-8B-MLX-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/Qwen_Qwen3-8B-MLX-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 · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Ревизия весов
6a6bcee

0 моделей