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探索 AI 模型 85003
Qwen3.8-27B-MTP-nvfp4
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mlx-communityThis model was converted to MLX format from `Qwen/Qwen3.8-27B` using mlx-vlm version **0.6.8**. Refer to the original model card for more details on the model.
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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 of Qwen/Qwen3.8-27B, an image+text model. 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 vision tower is kept at bf16 in a sidecar, so this repo loads text-only under stock `mlx-lm` and image+text under OptiQ.
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查看详情 ↗Qwen3.8-27B-oQ6
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查看详情 ↗Qwen3.8-27B-Uncensored-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. All OptiQ quants · Docs OptiQ mixed-precision quant of orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored, a Qwen3.8-family reasoning model with a bundled MTP speculation head. 19 GB on disk. Following the naming `llama.cpp` uses for its mixed quants, the "4bit" label denotes the family, not the weighted average.
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mlx-community4-bit MLX conversion of Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, converted with `mlx-vlm` `main` (post-#2032) at commit `d1bd74ed`, group size 32. `Qwen4ExpRMSNorm` applies `1 + w` to norm gains that the released checkpoint stores centered at zero, matching upstream `Qwen4ExpTextRMSNorm`. Several MLX conversions published before #2032 landed were made with a converter that folded that `+1` into the saved weights, so loading them applies the offset twice and generation degenerates into noise (#2041). A gain center near `+1.15` instead of `+0.22` is the signature of the double-shifted conversions described above.
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查看详情 ↗Qwen3.8-Flash-Next-4bit-mtp
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查看详情 ↗Qwen3.8-Flash-Next-OptiQ-2bit
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查看详情 ↗Qwen3-8B-4bit
mlx-communityThis model mlx-community/Qwen3-8B-4bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen3-8B using mlx-lm version **0.24.0**.
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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
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
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。