Some of these quants (Q3_K_XL, Q4_K_L etc) are the standard quantization method with the embeddings and output weights quantized to Q8_0 instead of what they would normally default to. If the model is bigger than 50GB, it will have been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run: You can either specify a new local-dir (zerofata_MS3.2-PaintedFantasy-Visage-v2-33B-Q8_0) or download them all in place (./)
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Quantized builds of Qwen/Qwen3.8-27B in five sizes. On held-out text, each one is closer to the BF16 model than the unsloth dynamic quant of the same size. Each GGUF is no larger than its unsloth counterpart. The Small bundle needs baseRT 0.4.0 or later. The XS files are text-only and have no MTP layer, like unsloth's `UD-IQ2_S`; the XS bundle was tested on baseRT 0.4.1. The XL GGUF keeps the MTP layer, like `UD-Q6_K_XL`. baseRT does not load Q8_0, so the XL bundle stores those tensors in baseRT's own 8-bit format at the same 8.5 bits per weight. The bundle carries the MTP head for `--speculate mtp-head`, and was tested with baseRT 0.4.1 and superfluid 0.1.4.
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> 🆕 **Newer model available — Qwen3.8-27B GGUF** > Qwen's 2026-08 release. Same 27B class, six quants from 10 GB, vision included, Korean-verified. > `ollama run batiai/qwen3.8-27b:iq4` > **"Flagship Coding in a 27B Dense Package"** — imatrix-calibrated GGUF quantizations of **Qwen/Qwen3.6-27B** (dense, multimodal-capable) for on-device AI on Mac. > Built and verified by BatiAI for BatiFlow — free, unlimited, on-device AI automation. > 🔥 **100,000+ downloads** — the most-pulled model in the `batiai` org. Thanks for running it on your Mac. **Running this locally? BatiFlow turns it into a full on-device automation assistant — free.** > > _If it's useful, a ❤️ helps other Mac users find it._
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> ### Qwen's newest 27B — on your Mac, in Korean, in one line. > **Weights dropped 2026‑08‑13.** Quantized the same week, straight from the official release. > Six sizes from **10 GB**, vision projector included, **Korean output actually tested** — and > Ollama tags published alongside, which most GGUF drops skip. Qwen's newest generation, built on the Qwen3.5 architecture — and the first 27B they call "deployment‑friendly" while keeping frontier behaviour. Straight from the official card: Architecture/context figures from the official model card. Qwen's published benchmark numbers are for the **full‑precision base model** — we don't restate them here, because what we can honestly report is what *these quants* did on our machine (below).
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IQ2_XXS GGUF conversion of `dealignai/Qwen3.8-Flash-Next-UNCENSORED-FP8`, intended as a practical build for a system with 64 GB RAM and a 16 GB GPU. This is the exact modified **dealignai UNCENSORED** checkpoint converted and quantized to GGUF. It is not derived from the independently modified OrcaRouter model. The unquantized BF16 GGUF is available separately at `BattleGhost/Qwen3.8-Flash-Next-UNCENSORED-BF16-GGUF`.
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