Qwen3.5-4B-6bit
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探索 AI 模型 85003
Qwen3.5-4B-8bit
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mlx-communityThis is a 4-bit quantized MLX version of Qwen/Qwen3.5-4B for Apple Silicon. - **Original Model:** Qwen/Qwen3.5-4B - **Quantization:** 4-bit (5.347 bits per weight) - **Group Size:** 64 - **Format:** MLX SafeTensors - **Framework:** mlx-vlm - **Disk Size:** ~2.9G This model was converted using `mlx-vlm` from the `pc/fix-qwen35-predicate` branch, which includes fixes for Qwen3.5 model support (proper handling of MoE gate layers, `shared_expert_gate`, and `A_log` casting).
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查看详情 ↗Qwen3.5-4B-OptiQ-4bit
mlx-community> **Built with mlx-optiq**, the MLX-native toolkit to quantize, fine-tune, and serve LLMs locally on Apple Silicon, no PyTorch and no cloud. Try the Lab · All OptiQ quants · Docs A 4-bit mixed-precision MLX quant produced by mlx-optiq, the sensitivity-aware quantization toolkit for Apple Silicon. Beats stock uniform 4-bit on every benchmark in the six-metric Capability Score. A 4-bit mixed-precision MLX quant of Qwen/Qwen3.5-4B. Per-layer bit-widths come from a KL-divergence sensitivity pass on a six-domain calibration mix (prose · reasoning · code · agent · tool-call · constraint-bearing instructions). Sensitive layers go to 8-bit; robust ones stay at 4-bit. The on-disk size is within ~5 % of a stock uniform 4-bit MLX quant.
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查看详情 ↗Qwen3.5-9B-4bit
mlx-communityThis model was converted to MLX format from `Qwen/Qwen3.5-9B` using mlx-vlm version **0.3.12**. Refer to the original model card for more details on the model.
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查看详情 ↗Qwen3.5-9B-bf16
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查看详情 ↗Qwen3.5-9B-MLX-4bit
mlx-communityThis is a quantized MLX version of Qwen/Qwen3.5-9B for Apple Silicon. - **Original Model:** Qwen/Qwen3.5-9B - **Quantization:** 4-bit (~5.059 bits per weight) - **Group Size:** 64 - **Format:** MLX SafeTensors - **Framework:** mlx-vlm A better, more optimized conversion may be available from **@Prince** (@Blaizzy) in the MLX VLM community. Check the mlx-community organization for updated versions as official Qwen3.5 support is merged into the main `mlx-vlm` branch.
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查看详情 ↗Qwen3.5-9B-OptiQ-4bit
mlx-community> **Built with mlx-optiq**, the MLX-native toolkit to quantize, fine-tune, and serve LLMs locally on Apple Silicon, no PyTorch and no cloud. Try the Lab · All OptiQ quants · Docs A 4-bit mixed-precision MLX quant produced by mlx-optiq, the sensitivity-aware quantization toolkit for Apple Silicon. Beats stock uniform 4-bit on every benchmark in the six-metric Capability Score. A 4-bit mixed-precision MLX quant of Qwen/Qwen3.5-9B. Per-layer bit-widths come from a KL-divergence sensitivity pass on a six-domain calibration mix (prose · reasoning · code · agent · tool-call · constraint-bearing instructions). Sensitive layers go to 8-bit; robust ones stay at 4-bit. The on-disk size is within ~5 % of a stock uniform 4-bit MLX quant.
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查看详情 ↗Qwen3.6-27B-4bit
mlx-communityThis model was converted to MLX format from `Qwen/Qwen3.6-27B` using mlx-vlm version **0.4.4**. Refer to the original model card for more details on the model.
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可以调整厂商、分类或输入输出条件；新模型正持续收录。
COST EXPLORER
好模型，也要算好成本。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
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使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。
MODEL HANDBOOK
读懂模型，再做选择
API 价格应该怎么比较？+
先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。
开放权重，就代表可以免费商用吗？+
不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。
排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+
榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。