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qwen3.5-4B-super-coder

jica98

`qwen3.5-4B-super-coder` is a 4-bit quantized GGUF model optimized for fast, reliable coding, structured tool calling, and active reasoning (thinking mode) on consumer/mobile hardware. It is distilled from Claude Sonnet 4.6 & Opus 4.6, and merged/quantized using Unsloth. - **Base Model**: `Qwen/Qwen3.5-4B` - **Format**: GGUF (Q_4.0 Quantization) - **Size**: ~2.6 GB - **Context Window**: 32K (optimized for mobile RAM budgets, natively supports up to 262K/1M context via YaRN) - **Key Architectural Advantage**: The base `Qwen3.5-4B` model uses a hybrid architecture combining **Gated DeltaNet** (3 layers) and **Full Attention** (1 layer) repeating. Since only 8 of the 32 layers store a full KV cache, the KV cache footprint is incredibly small (~0.4GB for 32K context), making it exceptionally well-suited for high-context coding on mobile devices (e.g., iPhone 15 Pro+, flagship Android, iPad Pro). This model was trained using a staged Supervised Fine-Tuning (SFT) pipeline to systematically inject reasoning capability, coding specialization, and tool-calling precision:

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テキスト生成

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qwen3.5-9B-super-coder

jica98

**Example usage**: - For text only LLMs: `llama-cli -hf jica98/qwen3.5-9B-super-coder --jinja` - For multimodal models: `llama-mtmd-cli -hf jica98/qwen3.5-9B-super-coder --jinja`

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選び方とよくある質問

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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。