/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3.8-27B
Опубликована
6 сен 2026

Qwen3.8-27B-Text-GGUF

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Текстовая сборка Qwen3.8-27B в формате GGUF BF16 для генерации текста и диалогов.

68скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

Это текстовая сборка модели Qwen3.8-27B, подготовленная YaiLabs из Qwen/Qwen3.8-27B и опубликованная в формате GGUF v3 с весами BF16. В неё включены 851 тензор текстового декодера, эмбеддингов и выходного слоя; это не полная мультимодальная модель на 27 млрд параметров, поэтому обработка изображений и видео в этой сборке не поддерживается.

Сборка предназначена для генерации текста и диалогов. README подтверждает успешную загрузку, короткий чат-ответ и выгрузку модели в YVEX на NVIDIA DGX Spark с контекстом 4096 токенов. Это ограниченная проверка совместимости конкретных файлов и конфигурации, а не оценка качества или производительности и не гарантия работы в любом GGUF-совместимом движке. Файл занимает около 53,8 ГБ. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • ведение диалогов на английском языке
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • развертывание текстовой модели Qwen через YVEX
  • локальная генерация текста в совместимой среде

Ограничения

Это текстовая сборка: обработка изображений, видео и ускорение MTP в ней не квалифицированы. Проверка совместимости ограничена конкретной конфигурацией YVEX и контекстом 4096 токенов; качество модели и производительность не оценивались.

Для каких профессий подходит11

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 Text — YaiLabs BF16 GGUF

YaiLabs-derived GGUF files from Qwen/Qwen3.8-27B. The original model was authored by Qwen / Alibaba Cloud; YaiLabs performed the conversion and text-only selection using YVEX.

Text-only release: this file contains 851 BF16 tensors for the text decoder, embeddings and output path, selected from 1,199 upstream tensors. It is not the complete upstream multimodal model. Vision execution and MTP acceleration are outside this qualification.

These exact bytes passed structural and tensor verification and the YVEX load → chat → unload lifecycle on the NVIDIA DGX Spark configuration documented below. The files are complete, unsharded representations; download only the representation you intend to use.

Downloads

FileExact bytesSHA-256
Qwen3.8-27B-Text-BF16.gguf538158091521fce07008eaa78e04eedd1a031144f48eb6af617f2b5c508811ba91dca7e00f1

Download and consume

With a current Hugging Face CLI, download the selected file and verify its SHA-256:

hf download yailabs/Qwen3.8-27B-Text-GGUF Qwen3.8-27B-Text-BF16.gguf SHA256SUMS --revision v1.0 --local-dir .
sha256sum Qwen3.8-27B-Text-BF16.gguf

Compare the result with SHA256SUMS. The v1.0 release tag names the verified release commit. For automation, resolve that tag once and pass its full Hub commit ID as --revision; do not rely on a floating main revision. For DeepSeek, substitute the other filename to select the second representation.

YVEX acquisition remains yvex model pull SOURCE; an externally downloaded file can be inspected through its existing local-path intake:

yvex model pull ./Qwen3.8-27B-Text-BF16.gguf --reference --dry-run --json

Acquisition is distinct from runtime preparation. A GGUF download alone does not create an admitted runtime binding/profile. The qualification used YVEX’s canonical binding preparation and an exact-SHA variant, followed by model load, hosted chat, model unload, and host shutdown. Use a YVEX revision containing the exact physical admission records (qualification revision below or a compatible successor). This release does not claim drop-in execution in every GGUF reader or third-party runtime.

Representation details

Qwen3.8-27B-Text-BF16.gguf

GGUF v3; architecture qwen3_5; 851 tensors; 1/1 files; 32-byte alignment.

Tensor storage typeTensor count
BF16851

Full tensor descriptors: CSV. Machine-readable identity, lineage, configuration and validation: release manifest.

Observed text conversion/emission plus native roundtrip: 1506.520111 seconds, 2026-09-05T22:36:29.200819+00:00 to 2026-09-05T23:01:35.720728+00:00. Producing YVEX revision: 628d226aef82899fa1d95dd158d746a9938755d5; executable SHA-256: 4bde2b2dd34043bc3a5c2a0b8a99a5dfa1f06326bc0e8e0aa07343ac2a1262b4.

Provenance and verification

Exact upstream: Qwen/Qwen3.8-27B@1d4bf0f2ff6012fd82039f2fa52739d0dd7c60c0. Retained source shards were verified against the pinned file digests before transformation; source-file identities are included. Commands in the release manifests preserve effective arguments with portable placeholders replacing private local paths.

Each output passed full SHA-256 hashing, native emitter roundtrip, comparison with the sealed physical tensor plan, a GGUF metadata reader, and the pinned GGML reader at af97976c7810cdabb1863172f31c432dab767de7. Tensor manifests describe these exact output files.

Exact YVEX qualification

Validation used YVEX 1c7b7218e7264f3d3142fcfd046f85834809a30b (tree 2ce910bfd6096debc8d86dd76765f2bb8f1f9dd2) on NVIDIA DGX Spark / GB10: aarch64, 20 ARM CPU cores, 130,663,165,952 bytes RAM, Ubuntu 24.04.4 LTS, kernel 6.17.0-1021-nvidia, NVIDIA driver 580.159.03, CUDA toolkit 13.0.88.

The CUDA target-only lifecycle selected each artifact by its full SHA-256, loaded it, generated a nonempty text response to a short English greeting request, unloaded it, and stopped the host cleanly. Context capacity was 4096; prefill chunk size 64; generation limit 32 tokens; temperature 0; top-p 1; reasoning disabled. Exact dates, outputs and lifecycle duration appear in each release manifest.

This is bounded compatibility evidence for these bytes and this configuration. It is not a general model-quality evaluation, a universal DGX Spark guarantee, an independent numerical-quality score, or a performance benchmark. Build durations include the observed machine load and scheduling. Exact peak working storage and separate historical download timings were not captured; sampled preparation-directory high-water marks are lower bounds.

License and attribution

The derivative weights remain governed by the upstream Apache-2.0 license. See the unmodified LICENSE and NOTICE. YaiLabs claims conversion/quantization and validation authorship only, not original training or upstream endorsement.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
066eb28

0 моделей