モデル紹介
An Apple Silicon MLX package of the mixed-IQ GSQ-RCO Qwen3.8-27B checkpoint. The original GGUF quantized tensor payloads are preserved losslessly inside a packed Safetensors file. This is a **custom packed format**, not a standard `mlx-lm` checkpoint. Load it with the separate `mlx-GSQ-RCO` runtime. The weights use 11 quantized types: `IQ1_M`, `IQ1_S`, `IQ2_XXS`, `IQ2_XS`, `IQ2_S`, `IQ3_XXS`, `IQ3_S`, `IQ4_XS`, `Q2_K`, `Q4_K`, and `Q6_K`. Plain F32 and BF16 tensors are also present. The GGUF-to-Safetensors converter verifies all 866 source payloads by SHA-256. On an Apple M3 Pro, the runtime measured 22.3 tok/s prefill for a 182-token prompt and 9.14 tok/s for 64-token decode. A 256-token generation run used about 10.3 GB peak unified memory. The half4-vectorized tiled QMM kernel improved large single-layer QMM throughput by 2.6–3.2x versus the earlier scalar GEMM version; end-to-end prefill improved from 10.5 to 22.3 tok/s in the recorded run. Results vary by machine, prompt, and software versions. More benchmark context is in the GitHub README.
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。
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。
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。