/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Библиотека
mlx
Опубликована
13 сен 2026

Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Mythos-Class-Agentic-MLX-4bit

Изображение и текст → текст12 профессий

Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Mythos-Class-Agentic-MLX-4bit — неофициальная MLX-конверсия модели medismera/Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Mythos-Class-Agentic, опубликованная uzzero для локального запуска на компьютерах Apple Silicon.

2 104скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены13 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 основана на Qwen/Qwen3.8-27B, разработанной Qwen и Alibaba Cloud. Дополнительное обучение при конвертации не проводилось.

Модель предназначена для диалоговых сценариев, работы с инструментами и агентских приложений, включая извлечение структурированных данных и обработку результатов вызова инструментов. Сохранена мультимодальная конфигурация qwen3_5 с поддержкой image-text-to-text, однако возможности работы с изображениями и видео в README не подтверждены тестированием. Языки и максимальная длина контекста не указаны; в LM Studio загрузка проверялась с контекстом 8192 токена.

Используется 4-битное affine-квантизование MLX с размером группы 64. Весовая часть занимает примерно 16,05 ГБ и распределена по 16 файлам safetensors; отдельные мультимодальные модули сохранены в формате с плавающей точкой. Модель проверена на загрузку в oMLX и LM Studio, а также на синтетических задачах извлечения данных и вызова демонстрационного инструмента. Эти проверки не доказывают превосходство над базовой моделью, качество после квантизации или надежность в реальных агентских сценариях. Не оценивались длинный контекст, производительность, реальные почтовые процессы и общая надежность агентов; для автоматизации следует задавать явную JSON Schema и валидировать типы вывода.

Распространяется по лицензии Apache License 2.0 с сохранением исходных уведомлений об авторских правах. Для работы с инструментами клиент должен самостоятельно передавать определения инструментов, выполнять выбранные вызовы и возвращать результаты; сама модель не подключается к внешним сервисам и не планирует задачи.

Для каких профессий подходит12

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 OBLITERATED Mythos-Class-Agentic — MLX 4-bit

An unofficial MLX conversion of medismera/Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Mythos-Class-Agentic, made for local inference on Apple Silicon. No additional training was performed. The upstream model derives from Qwen/Qwen3.8-27B.

This repository changes the storage format and quantization. It does not establish improved agent performance, reproduce the upstream benchmarks, or imply endorsement by the upstream authors.

Conversion

ItemValue
Source revision528121d7b0b85885a658dfe67e3643b8a4f9337e
QuantizationMLX affine, 4-bit, group size 64
WeightsApproximately 16.05 GB, 16 safetensors shards
Architectureqwen3_5, multimodal configuration retained
Floating-point modulesRetained according to the converter's native multimodal exclusion rules; not every tensor is 4-bit
SoftwareMLX 0.32.0, mlx-vlm 0.6.3, mlx-lm 0.31.3, Transformers 5.12.1
Conversion hardwareApple M1 Max, 32 GiB unified memory

The conversion used lazy loading, CPU execution, a 256 MiB MLX cache limit, and approximately 1 GiB output shards to keep conversion memory modest. The measured conversion time was 79 seconds on this machine; download and validation time are excluded. This is a single observation, not a performance guarantee.

Model weights, configuration, processor serialization and the shard index were regenerated. The upstream chat template and Apache license file are preserved. See conversion-provenance.json and checksums.sha256 for provenance and file identity.

Use in oMLX or LM Studio

Download this repository as an MLX model. It was successfully loaded in oMLX 0.6.4 and LM Studio 0.4.24+1. In LM Studio the load test used an 8,192-token context setting; the test prompts were short. Adjust the context setting to available memory, and avoid loading another large model at the same time on a 32 GiB machine.

Both applications can discover the same local model directory when configured to use it. To use tools, the client must supply tool definitions, execute the chosen tools, and return tool results. This model alone does not connect to Gmail or schedule daily jobs.

The upstream chat template is included. Application support for reasoning controls varies: an enable_thinking=false request suppressed the reasoning field in the tested oMLX calls, but LM Studio still returned reasoning content. Do not assume that this API extension behaves identically across hosts.

Validation

Tested on 2026-09-13 with synthetic data only:

CheckoMLXLM Studio
Load this converted modelPassedPassed
Extract invoice identifier, amount and due dateCorrect valuesCorrect values
Leave ambiguous amount and missing date unknownPassedPassed
Request the correct read-only demo tool and argumentsPassedPassed
Answer using the returned demo tool resultPassedPassed

The stock Qwen3.8-27B MLX 4-bit model was also tested on the same three tasks in oMLX with identical request bodies and sampling settings. Both models solved the tested tasks. These few examples do not establish a quality advantage for Mythos. This is not a formal benchmark or a measurement of quality retained after quantization.

Extraction answers were valid JSON, but the prompts did not impose a typed JSON Schema. Representations of the uncertainty field varied between null, boolean and explanatory text; LM Studio returned the invoice amount as a string. Use an explicit schema and validate output types for automated workflows.

The full synthetic prompts, final answers, tool calls and timings are in validation-results.json. Generated reasoning text is omitted. Timing was not controlled sufficiently for speed rankings.

Vision/video behavior, long-context performance, real email workflows and broad agent reliability have not been evaluated. The multimodal configuration and associated weights are retained, but successful text tests do not validate vision capabilities.

License and attribution

Distributed under Apache License 2.0, retaining the upstream license and copyright notices. Credit for the base model belongs to Qwen/Alibaba Cloud and credit for the upstream derivative belongs to its authors, including the referenced OBLITERATUS lineage. This repository is an independent quantized conversion published by uzzero.

The source model's behavioral characteristics and limitations remain relevant. See the upstream model card for its description and claims; those claims were not independently reproduced here.

Reasoning controls in LM Studio

For Reasoning Effort (Low / Medium / Extra High), Enable Thinking and Preserve Thinking, use the published LM Studio Hub entry via lms get uzzero/qwen3.8-27b-mythos-mlx. See the short setup guide for the manual alternative and oMLX settings. Both quantizations share the same definition. Model weights and the upstream chat template are unchanged. The controls require selecting the installed model-definition entry in LM Studio; downloading the checkpoint alone does not activate them.

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
7e88e8d

0 моделей