モデル情報

Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4-GGUF

ManniX-ITA · Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4-GGUF

GGUF quantizations of `ManniX-ITA/Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4` — the **MLP-passthrough** variant that defends against the Qwen3.6 think-policy fragility we discovered. Source dtype is BF16; this repo provides the standard bartowski quant ladder (F16 → IQ2_XXS) for `llama.cpp`. > **Source model:** `ManniX-ITA/Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4` (BF16 weights, model card with full benchmarks and methodology). > **NOT** a quant of clean Qwen/Qwen3.6-27B — these GGUFs contain the v4 merge. > > **MTP companion (2× decode speedup):** weight-identical GGUFs with the MTP head retained for `llama.cpp --spec-type draft-mtp` self-speculative decoding are at `ManniX-ITA/Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4-MTP-GGUF`. Quality is statistically indistinguishable from this repo (HE 137/164 ↔ 137/164, GPQA 155/198 ↔ 154/198); aggregate decode is 2.0-2.3 × faster on a single 24 GB GPU. Use that repo for interactive / single-request workloads where latency matters. All quants made using imatrix with calibration data v5, the same calibration set bartowski uses for the Qwen3.6 base release — so quality fingerprints are directly comparable to bartowski's `Qwen_Qwen3.6-27B-GGUF` repo.

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情報更新日時2026/10/31 11:29:26
OVERVIEW

モデル紹介

GGUF quantizations of `ManniX-ITA/Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4` — the **MLP-passthrough** variant that defends against the Qwen3.6 think-policy fragility we discovered. Source dtype is BF16; this repo provides the standard bartowski quant ladder (F16 → IQ2_XXS) for `llama.cpp`. > **Source model:** `ManniX-ITA/Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4` (BF16 weights, model card with full benchmarks and methodology). > **NOT** a quant of clean Qwen/Qwen3.6-27B — these GGUFs contain the v4 merge. > > **MTP companion (2× decode speedup):** weight-identical GGUFs with the MTP head retained for `llama.cpp --spec-type draft-mtp` self-speculative decoding are at `ManniX-ITA/Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4-MTP-GGUF`. Quality is statistically indistinguishable from this repo (HE 137/164 ↔ 137/164, GPQA 155/198 ↔ 154/198); aggregate decode is 2.0-2.3 × faster on a single 24 GB GPU. Use that repo for interactive / single-request workloads where latency matters. All quants made using imatrix with calibration data v5, the same calibration set bartowski uses for the Qwen3.6 base release — so quality fingerprints are directly comparable to bartowski's `Qwen_Qwen3.6-27B-GGUF` repo.

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。