/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3.5-0.8B
Опубликована
2 окт 2026

Qwen3.5-0.8B-Text-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Текстовая сборка Qwen3.5-0.8B в GGUF для генерации продолжений текста и кода через совместимую среду YVEX.

474скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 окт 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

Qwen3.5-0.8B Text — текстовая версия модели Qwen/Qwen3.5-0.8B, подготовленная YVEX в формате GGUF. Артефакт сохраняет значения и точность выбранных исходных текстовых тензоров BF16 и F32, меняя контейнер, имена тензоров и метаданные исполнения. Веса зрения и MTP исключены; это не низкобитная квантизация и не полный мультимодальный пакет исходной модели. Размер файла — около 1,53 ГБ.

Модель предназначена для генерации текста, включая продолжение фрагментов и кода. README сообщает о проверке ограниченного выполнения на macOS arm64 с CPU: два сырых текстовых запроса дали по восемь токенов, совпавших с независимым эталоном Transformers при той же точности весов. Эти проверки не являются оценкой качества. Использование рассчитано на YVEX с совместимой привязкой времени выполнения; совместимость с llama.cpp и другими потребителями GGUF не гарантируется. Диалоговый режим и шаблоны чата не квалифицированы, лицензия Apache-2.0 требует сохранять лицензию и применимые уведомления, указывать исходную модель Qwen и раскрывать изменения.

Сценарии применения

  • продолжение введённого текста
  • генерация фрагментов кода по началу функции
  • локальные эксперименты с компактной языковой моделью на CPU

Ограничения

Проверено лишь ограниченное выполнение сырых текстовых запросов на CPU; качество, длинный контекст, диалоговые шаблоны, скорость и готовность к production не оценивались. Зрение и MTP исключены, а совместимость с llama.cpp и прочими GGUF-потребителями не подтверждена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.5-0.8B Text — YVEX source-faithful GGUF

A text-only, source-faithful GGUF built by YVEX from Qwen/Qwen3.5-0.8B at 2fc06364715b967f1860aea9cf38778875588b17. Upstream weights and tokenizer are by Qwen. The included LICENSE retains Apache-2.0 terms.

YVEX changes the container, tensor names and execution metadata, and selects the text projection: 320 tensors (284 BF16 and 36 F32), preserving the precision and values of each selected source tensor. The 153 vision and 15 MTP tensors are excluded. The output head reuses the tied token embedding; no duplicate head is stored. This is not a low-bit quantization or the complete upstream multimodal package.

Exact artifact

  • File: qwen3.5-0.8b-source-faithful.gguf
  • Size: 1,528,566,432 bytes
  • Full-file SHA-256: 0c5776eb6b1f2abb3a35f2324aabc4d8b7693856650b799e88161f7167feded6
  • Container: GGUF v3, 45 metadata fields, 320 tensors.
  • Exact tensor descriptors: tensor-manifest.json.
  • Source, producer, artifact identity and bounded evidence: manifest.json.
  • Producer: YVEX 17e5e0a14fdb934cdb19a4cc720fd798d13f5283, tree bfa57cf065c44c82ac78f9ff3743d57eadc89935.

Earned execution scope

Tested on macOS arm64, Apple M5 Pro with 24 GiB unified memory, using the explicitly selected YVEX CPU backend and a compiled runtime binding for this exact artifact. Two raw-text prompts completed eight greedy new tokens at context capacity 32 and prefill chunk size 1. Both token sequences exactly matched an independent upstream Transformers CPU oracle using the same source tensor precision. Native YVEX detokenization and generated-text digests were also checked.

Prompt: The capital of Italy is

 Rome.
The capital of France is

Generated token IDs: [21047, 13, 198, 760, 6511, 314, 9338, 369].

Prompt: def add(a, b):


    return a + b

def

Generated token IDs: [198, 262, 460, 264, 478, 292, 271, 727].

The normal YVEX CLI host also loaded and unloaded the exact model and stopped cleanly in an isolated runtime namespace. Software regression lanes passed at the exact clean producer revision: macOS CI 120, macOS native 14, Linux CPU CI 120 and Linux native 14.

These are bounded execution and numerical observations, not a model-quality benchmark. The tested prompt policy is verbatim raw text. Chat templates/conversation mode are not qualified by these results. No full-model logits tolerance, long-context, vision, MTP, throughput or production readiness claim is made.

Use with YVEX

This artifact carries YVEX exact-target and physical-plan metadata. Use the producer revision or a compatible YVEX revision and its normal artifact verification, compilation/binding and deployment flow. Model bytes alone do not replace the compiled runtime binding required by YVEX. The qualified execution command is:

yvex bench transformer generate \
  --target qwen3.5-0.8b \
  --artifact /path/to/qwen3.5-0.8b-source-faithful.gguf \
  --runtime-binding /path/to/exact.yvex-runtime-binding \
  --backend cpu --generation-mode target-only --strategy greedy \
  --text 'The capital of Italy is' \
  --context-capacity 32 --max-new-tokens 8 --prefill-chunk-tokens 1 --output json

See the YVEX macOS qualification report for source acquisition, compilation, native qualification and limitations.

YVEX separately has a qualified Metal primitive foundation on the tested Mac. This model was not executed end to end on Metal. The model card does not imply compatibility with llama.cpp or other GGUF consumers merely because they read GGUF. An independent official GGUF reader accepted the emitted container structure.

Redistribution

Redistribution and derivative use follow the included Apache-2.0 LICENSE. Retain the license and applicable notices, credit the upstream Qwen source, and disclose changes. No Qwen or hardware-vendor endorsement is claimed.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
7eab0fd

0 моделей