/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
2,3 млрд
Размер весов
51,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_next · MoE
Базовая модель
Qwen3-Coder-Next
Библиотека
transformers
Опубликована
20 сен 2026

Qwen3-Coder-Next-MixedCode-Prune70-BF16

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Экспериментальная MoE-модель Qwen3-Coder-Next с прореженными экспертами для генерации кода и многошаговой разработки.

302скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 сен 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

tomhu/Qwen3-Coder-Next-MixedCode-Prune70-BF16 — экспериментальный чекпойнт на основе Qwen/Qwen3-Coder-Next, подготовленный методом pruning для MoE-экспертов. По README, разработчик удалил 69,92% экспертов в каждом MoE-слое: число экспертов сокращено с 512 до 154, при этом на токен по-прежнему активируются 10 экспертов. Модель содержит 48 слоёв и использует веса BF16; метаданные указывают архитектуру Qwen3-Next MoE и размер 2,3 млрд параметров, тогда как README приводит полезную нагрузку около 25,6 млрд параметров BF16.

Модель предназначена для генерации кода и многошаговой разработки, в том числе для сценариев coding-агентов с вызовом инструментов. Контекст унаследован от базовой модели; метаданные указывают длину 262 144 токена. В оценке SWE-bench Verified чекпойнт решил 296 из 500 задач. Для запуска README рекомендует актуальные версии Transformers, vLLM или SGLang с поддержкой Qwen3-Next.

Модель экспериментальная: автор рекомендует проверять её на целевых задачах перед внедрением. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация фрагментов кода по текстовому запросу
  • многошаговое решение задач разработки
  • работа coding-агента с вызовом инструментов
  • решение задач SWE-bench Verified

Ограничения

Это экспериментальный чекпойнт; README рекомендует проверять его на целевой нагрузке до развёртывания. Для запуска нужна версия Transformers, vLLM или SGLang с поддержкой Qwen3-Next.

Для каких профессий подходит7

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-Coder-Next Mixed-Code Prune-70 (BF16)

Experimental expert-pruned checkpoint derived from Qwen/Qwen3-Coder-Next.

Model details

  • Calibration source: full HumanEval, MBPP, and BigCodeBench code datasets
  • Pruning method: calibration-score-based expert pruning
  • Experts per MoE layer: 512 -> 154 (69.92% removed)
  • Active experts per token: 10 (unchanged)
  • Layers: 48
  • Weight dtype: BF16
  • Weight payload: 51,166,017,024 bytes (~25.6B BF16 parameters)
  • Context configuration: inherited from the base model

Experts are renumbered after pruning. expert_mapping.csv records the retained source expert for every layer and new expert ID.

Evaluation

On the associated SWE-bench Verified evaluation, this checkpoint resolved 296/500 instances (59.2%).

Usage

Use a recent Transformers, vLLM, or SGLang release with Qwen3-Next support. This is an experimental research checkpoint; validate it for your workload before deployment.

License and attribution

This derivative checkpoint follows the Apache-2.0 license of Qwen/Qwen3-Coder-Next.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3NextForCausalLM
Ревизия весов
c123a69

0 моделей