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The repository contains Qwen3.6-27B converted to the native NInfer `.ninfer` artifact format. The artifact is intended only for NInfer; it is not a Transformers checkpoint, Safetensors distribution, or GGUF file. The file contains Text, Vision, MTP, the optimized proposal head, and frontend resources. Text projections use Q4/Q5, vocabulary weights use Q6, and MTP projections use Q8. Vision and speculative weights are loaded only when selected at startup. NInfer does not provide an install target or packaged binary. See the repository README for source-build dependencies.

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This model card is the version-controlled source for neroued/Qwen3.6-35B-A3B-NInfer. The repository contains Qwen3.6-35B-A3B converted to the native NInfer `.ninfer` artifact format. The artifact is intended only for NInfer; it is not a Transformers checkpoint, Safetensors distribution, or GGUF file. Its optional DFlash companion weights come from z-lab/Qwen3.6-35B-A3B-DFlash. The file contains Text, Vision, MTP, DFlash, the optimized proposal head and frontend resources. Routed experts use Q4 gate/up and Q5/Q6 down weights; shared experts and mixer projections use Q8. Vision and speculative weights are loaded only when selected at startup.

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This model card is the version-controlled source for neroued/Qwen3.8-27B-NInfer. The repository contains Qwen3.8-27B converted to the native NInfer `.ninfer` artifact format. The artifact is intended only for NInfer; it is not a Transformers checkpoint, Safetensors distribution, or GGUF file. The Text body uses Q4/Q5 projections, while the token embedding and full output head use `q8_g32_fp16`. The file also contains Vision, MTP, DFlash2, the optimized proposal head and frontend resources. Vision and speculative weights are loaded only when selected at startup.

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This model card is the version-controlled source for neroued/Qwen3.8-27B-nvfp4-NInfer. The repository contains a mixed NVFP4/FP8 representation of Qwen3.8-27B. It combines the official BF16 checkpoint with the fixed packed Text weights from unsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4 in the native NInfer `.ninfer` artifact format. The artifact is intended only for NInfer; it is not a Transformers checkpoint, Safetensors distribution, or GGUF file. The artifact uses the Qwen3.5 Dense architecture. Text layers 0–55 use NVFP4 MLP weights, while the token embedding, attention input/output projections, GDN Q/K/V/Z and output projections, full output head, and Text layers 56–63 MLP weights use row-scaled FP8. Control weights use BF16, with separate MTP, Vision and DFlash2 weights.

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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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