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PAW-125B-FLASH-NEXT-X3.1
lackonendes_If this model is useful to you, support the work by following @nawariokra on X, or buy me a coffee on Ko-fi._ **`Qwen/Qwen3.8-Flash-Next` (125B MoE, 6B active) on one or two 24 GB GPUs plus CPU, with the full 262,144-token context.** Two GGUF shards: **47.5 GiB of weights** and a 48.3 GiB n-gram table (95.8 GiB in all). It runs on our own engine TRUSS. **Images:** `flashnext-mmproj-f16.gguf` is the Qwen3.8-Flash-Next vision encoder (Qwen3-VL style). With it the server takes `image_url` parts next to text: a 448x448 picture is 196 tokens, the long side is capped at 1,344 (1,764 tokens). Give the ViT its own card and start the server with `--mmproj`; see SERVING.md.
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lackonendes_If this model is useful to you, support the work by following @nawariokra on X, or buy me a coffee on Ko-fi._ Run `Qwen/Qwen3.8-27B` with good quality on a single RTX 3090 (24 GB VRAM) at full 262,144-token context — 129 tok/s generation, up to 1268 tok/s prompt processing. This is an update to our earlier PAW-27B-X3 release, with lower quality loss at the same file sizes. Two example scenes, generated in one shot from a text prompt (three.js/WebGL code, output by this model, rendered in a browser):
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LaihaoranThe Publicly Available Clinical BERT Embeddings paper contains four unique BioclinicalBERT models: initialized with BERT-Base (biobert_v1.0_pubmed_pmc) or BioBERT (BioBERT-Base v1.0 + PubMed 200K + PMC 270K) & trained on either all MIMIC notes or only discharge summaries. This model card describes the Bio+Clinical BERT model, which was initialized from BioBERT & trained on all MIMIC notes and Padchest (translate to English by google translation). Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
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