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Qwen3.8-27B-oQ2

TensorFold

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A compact MLX affine conversion of Qwen/Qwen3.8-Flash-Next with sensitive language paths kept in BF16 and the model's own MTP block preserved. This is a non-sensitivity MLX conversion. It is not uniform Q2 and it is not an oQ build. Routed and shared experts plus the predictive n-gram embedding paths use affine 2-bit weights at group size 32. Attention, Gated DeltaNet, hyperconnection, routing, vision, token embedding, output head, and native MTP weights remain in BF16 or their source-compatible dtype. The upstream tokenizer, current chat template, image and video processor configuration, generation configuration, licence, and native MTP configuration are included.

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A native Apple-silicon conversion of Qwen/Qwen3.8-Flash-Next , quantised directly from the official BF16 checkpoint. This repository contains a 4-bit affine MLX conversion of Qwen3.8 Flash Next. It was produced directly from Qwen's BF16 weights using group size 32. The smaller group is intentional: it also covers the model's 160-wide hashed n-gram embedding tables instead of leaving them in BF16. The upstream tokenizer, chat template, vision processor, and generation configuration are preserved. The optional upstream MTP head is not included in this checkpoint.

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A uniform 4-bit MLX conversion of Qwen/Qwen3.8-Flash-Next , rebuilt directly from the official BF16 checkpoint with the model's native MTP draft block preserved. This repository contains the standard uniform 4-bit release. Eligible language-model and native-MTP modules use MLX affine quantisation at group size 32. Multimodal modules and MoE router gates remain in BF16. Group size 32 also covers the model's 160-wide hashed n-gram embedding tables. The upstream tokenizer, chat template, vision processor, generation configuration, licence, and native MTP configuration are retained.

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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

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

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

选型与常见问题
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。

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