モデル情報

qwen3.8-27b-w4a16-autoround-rtx3090

grevinden · qwen3.8-27b-w4a16-autoround-rtx3090

Готовая квантизация **Qwen/Qwen3.8-27B** под одну карту **NVIDIA RTX 3090 24 ГБ** (Ampere, sm86). W4A16 int4, group_size=128, симметричный, формат compressed-tensors / **Marlin int4** — работает на инференс-стеке vLLM-форка `syv-ai/qwen38-27b-rtx3090` (и других vLLM с поддержкой compressed-tensors). Можно просто **стянуть и использовать** — без повторной квантизации. Это "серверный" вариант: логика `lm_head`/`embed_tokens` переквантована в int8, MTP-модуль квантизован, приложен draft-vocab для многотокенного предсказания. 1. **Калибровка** (стратифицированная, n=520, по приоритетам качества): | Источник | n | Цель | |---|---|---| | magicoder | 63 | Python-код, инструменты | | agentinstruct | 48 | агентный режим | | glaive_fc | 48 | function-calling / инструменты | | nemotron_terminal | 48 | работа с терминалом (файлы, отладка, данные) | | oasst2_ru | 48 | живой RU-чат, неформальное общение | | fineweb2-ru | 48 | русский текст | | pile-10k | 48 | общий EN | | dolly | 48 | резюме-анализ / качественные тексты | | gsm8k | 40 | рассуждения/математика | | 1c_code | 40 | 1С:Предприятие (BSL) | | ru_turbo_saiga | 26 | RU-инструкции | | humaneval | 15 | Python-код | Eval: n=84 из тех же источников (hold-out). 2. **AutoRound**: `--algs awq,signround --iters 800 --batch 2 --seqlen 2048 --nsamples 200 --seed 42` (рецепт против OOM Linux с гессианом — см. репозиторий-руководство). 3. **Подготовка под форк**: `lm_head`/`embed_tokens` → int8, MTP-модуль квантизован, сборка `mtp_draft_vocab_ids.pt` (40 960 токенов), 68 shards. 4. **Верификация** в контейнере инференса: `verify: OK (0 failures)`.

翻訳待ちのため原文を表示しています。

テキスト生成license:apache-2.0
コンテキスト長非公開
入力 → 出力テキスト → テキスト
モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/11/2 19:16:13
OVERVIEW

モデル紹介

Готовая квантизация **Qwen/Qwen3.8-27B** под одну карту **NVIDIA RTX 3090 24 ГБ** (Ampere, sm86). W4A16 int4, group_size=128, симметричный, формат compressed-tensors / **Marlin int4** — работает на инференс-стеке vLLM-форка `syv-ai/qwen38-27b-rtx3090` (и других vLLM с поддержкой compressed-tensors). Можно просто **стянуть и использовать** — без повторной квантизации. Это "серверный" вариант: логика `lm_head`/`embed_tokens` переквантована в int8, MTP-модуль квантизован, приложен draft-vocab для многотокенного предсказания. 1. **Калибровка** (стратифицированная, n=520, по приоритетам качества): | Источник | n | Цель | |---|---|---| | magicoder | 63 | Python-код, инструменты | | agentinstruct | 48 | агентный режим | | glaive_fc | 48 | function-calling / инструменты | | nemotron_terminal | 48 | работа с терминалом (файлы, отладка, данные) | | oasst2_ru | 48 | живой RU-чат, неформальное общение | | fineweb2-ru | 48 | русский текст | | pile-10k | 48 | общий EN | | dolly | 48 | резюме-анализ / качественные тексты | | gsm8k | 40 | рассуждения/математика | | 1c_code | 40 | 1С:Предприятие (BSL) | | ru_turbo_saiga | 26 | RU-инструкции | | humaneval | 15 | Python-код | Eval: n=84 из тех же источников (hold-out). 2. **AutoRound**: `--algs awq,signround --iters 800 --batch 2 --seqlen 2048 --nsamples 200 --seed 42` (рецепт против OOM Linux с гессианом — см. репозиторий-руководство). 3. **Подготовка под форк**: `lm_head`/`embed_tokens` → int8, MTP-модуль квантизован, сборка `mtp_draft_vocab_ids.pt` (40 960 токенов), 68 shards. 4. **Верификация** в контейнере инференса: `verify: OK (0 failures)`.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。