모델 정보

ThinkingCap-Qwen3.8-27B-abliterated-NVFP4A16

IstroSec · ThinkingCap-Qwen3.8-27B-abliterated-NVFP4A16

A 4-bit weight-only quantization (NVFP4 weights, bf16 activations) of ThinkingCap-Qwen3.8-27B-abliterated, the uncensored variant of bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.8-27B. 20.6 GB, down from 55.6 GB in bf16, at KL 0.0155 against the bf16 model. The weights fit a 24 GB GPU with a little room for KV cache; 32 GB and up is comfortable. vLLM serves it on Ampere and newer (sm80+) with a weight-only kernel: Marlin FP4 on most GPUs (Ampere, Ada, Hopper, RTX 50, DGX Spark) and a dedicated BF16×FP4 kernel on B200/B300. Activations stay bf16, so no GPU computes in FP4 here. **Which build?** The W4A16 build (19.5 GB, KL 0.0260) runs on the same GPUs (vLLM: Marlin, Machete on Hopper) and is 1.1 GB smaller; this build has the lower KL. Speed was not measured for either. With memory to spare, the FP8-BLOCK build (31.3 GB, KL 0.0046) has the lowest KL of the published builds; on Ada GPUs use FP8-DYNAMIC (31.3 GB, KL 0.0068) instead.

번역 대기 중입니다. 원문을 표시합니다.

시각 질의응답license:other
컨텍스트 창미공개
입력 → 출력텍스트、이미지 → 텍스트
모델 웨이트미확인
정보 업데이트2026/11/2 19:17:05
OVERVIEW

모델 소개

A 4-bit weight-only quantization (NVFP4 weights, bf16 activations) of ThinkingCap-Qwen3.8-27B-abliterated, the uncensored variant of bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.8-27B. 20.6 GB, down from 55.6 GB in bf16, at KL 0.0155 against the bf16 model. The weights fit a 24 GB GPU with a little room for KV cache; 32 GB and up is comfortable. vLLM serves it on Ampere and newer (sm80+) with a weight-only kernel: Marlin FP4 on most GPUs (Ampere, Ada, Hopper, RTX 50, DGX Spark) and a dedicated BF16×FP4 kernel on B200/B300. Activations stay bf16, so no GPU computes in FP4 here. **Which build?** The W4A16 build (19.5 GB, KL 0.0260) runs on the same GPUs (vLLM: Marlin, Machete on Hopper) and is 1.1 GB smaller; this build has the lower KL. Speed was not measured for either. With memory to spare, the FP8-BLOCK build (31.3 GB, KL 0.0046) has the lowest KL of the published builds; on Ada GPUs use FP8-DYNAMIC (31.3 GB, KL 0.0068) instead.

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: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。