모델 소개
A **code-specialist expert prune** of Qwen3.6-35B-A3B: the MoE is reduced from **256 experts to 184** (72 dropped per layer, ~35B→27B, still A3B active) using a **code-targeted competence map** (LiveCodeBench + MultiPL-E competence classes). Same router, attention, norms, MTP head and vision tower as the base — only the expert keep-set changes. **Served at top-10** (`num_experts_per_tok = 10`, baked as the default). This is a routing-recovery lever: after pruning to 184 experts, activating the top-10 (vs the base top-8) recovers instruction-following at **no cost to code** (see below). No fine-tuning, no distillation — pure expert selection + a routing-width dial. 1. **Competence map**: the 256e teacher is profiled per-expert on a balanced corpus + targeted **LiveCodeBench** and **MultiPL-E** (Rust/Java/JS) PASS-response classes. 2. **Drop map**: `wmax` aggregation with the LCB + MPE classes up-weighted (1.5) → 72/256 experts dropped per layer, protecting the code-competent experts. 3. **Top-10 routing** (`num_experts_per_tok = 10`) baked into the config → the shipped default. Pass `--override-kv qwen35moe.expert_used_count=int:8` to any llama.cpp tool to A/B back to native top-8.
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.
| 출처 / 채널 | 입력 | 출력 | 과금 단위 | 수집 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.
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。