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Qwen3.5-0.8B-NVFP4-MTP-GGUF

michaelw9999

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Recently re-quantized with the latest version of advanced-gguf-quantizer tool. MTP included. This latest (6-June-2026) NVFP4 quant of Qwen3.6-27B keeps quality very high, while improving KLD, tail KLD metrics, top-token stability, and probability error compared to the earlier releases. It is faster and smaller in size. It applies my RSF scale fitting technique to the Q_K quants and uses a different tensor mix layout compared to previously. 6-June-2026: changed the MTP tensors to be NVFP4, ~130tk/s tg is now possible in some configurations on 5090. I am experimenting with a smaller verison of this model designed to be used on machines with 16GB of VRAM: Qwen3.6-27B-NVFP4-SMALL-MTP-GGUF . The SMALL version will be slower than this model but should maintain similar quality, although I am still evaluating it.

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Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4-MTP-GGUF

michaelw9999

This repo contains two experimental NVFP4 GGUF quantizations of **Qwen3.6-35B-A3B** for `llama.cpp`. This was quantized using my experimental advanced-gguf-quantizer tool. Both models were imatrix calibrated for the first time using a new custom dataset that I am evaluating. All PPL/KLD results were measured against the same BF16 wikitest KLD base, and then compared to the official NVFP4 release by NVIDIA. Further evaluation tests are underway to identify real world performance differences between **TURBO** and **HQ**.

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Qwopus3.6-27B-Coder-MTP-NVFP4-GGUF

michaelw9999

This repo contains two experimental NVFP4 GGUF quantizations of **Jackrong**'s excellent Qwopus3.6-27-Coder for llama.cpp. This was quantized using my experimental advanced-gguf-quantizer tool. This model did **not** have any imatrix used with it, to better keep with the original model's finetuning done by Jackrong. Further evaluation tests are underway to identify real world performance differences between **TURBO** and **HQ**.

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Qwopus3.6-27B-v2-MTP-NVFP4-GGUF

michaelw9999

This is the second release of the NVFP4 version of Jackrong's Qwopus3.6-27B-v2-MTP-GGUF. 9-June-2026: Fixed MTP heads to NVFP4; performance with MTP is much improved (108tk/s tg) Please note, I am not affiliated; this is my own quantization effort made with my experimental work-in-progress advanced-gguf-quantizer. More evaluatlions will be underway, this page will be updated when those are complete. Feedback on how to improve the quantizer/this quantization is appreciated. For improved performance and quality, try my llama.cpp NVFP4-Repack with MXFP6 from: https://github.com/michaelw9999/llama.cpp/tree/nvfp4repack_mxfp6_cuda These branches are updated regularly. NVFP4 repack preloads all tensors into a CUDA tile to boost speed. It is a tiny bit slower on first load, then provides ~10% prefill boost with a small reduction in token gen seen on larger models, and an increase on smaller models. However, it also enables NVFP4 input scale , which boosts model correctness.

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반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

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