Qwen3.8-Flash-Next-IQ3_S-GGUF

모델 소개

A GGUF quantization of Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, a 512-expert mixture-of-experts model with a 262 144-token context and image input. It averages 4.081 bits per weight. It is the same file as boxrunner/Qwen3.8-Flash-Next-mixC-GGUF (map C) with one change: the routed experts' gate and up projections are **IQ3_S** instead of IQ2_XXS. Every other tensor is byte-identical to map C. Routed-expert down is IQ4_NL, the n-gram table is IQ4_NL, and the rest is Q5_K, Q6_K and Q8_0. All 24 576 experts together take 53.3 GiB, so on a 64 GB Mac they do not all fit in memory at once. Map C's do (40.4 GiB). The two parts were cut with llama.cpp's `gguf-split`. Put them in one folder and open part 1; the engine finds part 2 itself. `llama-gguf-split --merge` turns them back into one file. The projector and the draft head are the same files as in the map C repository.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

공개 평가 및 실행 설정

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。

자주 묻는 질문

출처 및 추적 기록

许可证：other。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。