NVIDIA ने Hugging Face पर Qwen3.6-27B-NVFP4 मॉडल जारी किया है।
checkpoint अब डाउनलोड के लिए उपलब्ध है।
NVIDIA ने Hugging Face पर Qwen3.6-27B-NVFP4 मॉडल जारी किया है।
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लेखकों ने क्वांटीज़ेशन-अवेयर हीलिंग (QAH) पेश किया, एक पाइलाइन जो संरचनात्मक संपीड़न और क्वांटीज़ेशन के दौरान खोए गए प्रदर्शन को पुनर्स्थापित करने के लिए अदबाई मॉडलों से सीधे 4-बिट छात्रों को डिस्टिल करता है। GPT-OSS 120B पर लागू, यह विधि Hypernova-60B उत्पन्न करती है, जो 9 में से 7 बेंचमार्क्स पर bfloat16 स्रोत के बराबर या बेहतर प्रदर्शन देता है जबकि लगभग 4 गुना कम वजन मेमोरी का उपयोग करता है।
लेखकों ने क्वांटीज़ेशन-अवेयर हीलिंग (QAH) पेश किया, एक विधि जो संरचनात्मक रूप से संपीड़ित, 4-बिट बड़े भाषा मॉडलों में तर्क और कोडिंग क्षमताओं को पुनर्स्थापित करती है। मानक क्वांटीज़ेशन-अवेयर ट्रेनिंग के विपरीत जो संपीड़ित मॉडल को फिर से फिट करता है, QAH 4-बिट छात्र को सीधे मूल असंपीड़ित मॉडल से डिस्टिल करता है।
NVIDIA ने अपनी GB300 NVL72 हार्डवेयर प्लेटफॉर्म पर कॉन्फ़िगर करने योग्य तर्क क्षमताओं के साथ Qwen 3.8 2.4T पैरामीटर मॉडल को सर्व करते हुए प्रदर्शन किया।
Qwen ने अपने Qwen 3.8 27B मॉडल के लिए ओपन वेट्स जारी किए हैं। चेकपॉइंट Hugging Face पर उपलब्ध है।
अलibaba ने अपने सबसे बड़े ओपन-वेट मॉडल Qwen3.8-2.4T-A95B (जिसे Qwen3.8-Max के रूप में भी जाना जाता है) के लिए ओपन वेट्स जारी किए हैं, जिसे ओपन एकोसिस्टम में न्यूनतम सीमा की क्षमताएं लाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
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