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_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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PAW-27B-GGUF

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_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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PAW-35B-A3B-GGUF

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PAW-763B-X3

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PAW-763B-X3.1

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1 M = 100万トークン・米ドル
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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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。

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