모델 정보

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)`.

번역 대기 중입니다. 원문을 표시합니다.

텍스트 생성license:apache-2.0
컨텍스트 창미공개
입력 → 출력텍스트 → 텍스트
모델 웨이트미확인
정보 업데이트2026/11/2 19:16:13
OVERVIEW

모델 소개

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)`.

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.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

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

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요.

월간 기본 토큰 비용 추정

—

추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.

INDEPENDENT BENCHMARKS

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。

등록된 전체 순위 보기 →

자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

실시간 결제 요금인가요?

수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.

출처 및 추적 기록

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。