Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-Distill-v2-abliterated-OptiQ-3.7bpw-mlx
> ## ⚠️ ЭТО ТОЛЬКО ТЕКСТОВАЯ МОДЕЛЬ — БЕЗ ВИДЕНИЯ > Восходящий проход аблитерации лишил башню обзора. Для...
Метка: qwen3.6
Qwen3.6-27B-Cerebellum-GGUF
Квантование Qwen 3.6 27B смешанной точности с учетом абляции. Размер файла 12 ГБ, степень недоумения 7,034, 181 переопределение...
Qwen3.6-27B-DFlash-GGUF
В этом репозитории хранятся квантования GGUF средства разработки DFlash для Qwen/Qwen3.6-27B. Эти файлы предназначены для спекулятивного декодирования DFlash...
Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4
Модель mmangkad/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 представляет собой квантованную версию модели Qwen3.6-35B-A3B от Alibaba, авторегрессионной языковой модели, использующей оптимизированную архитектуру преобразователя. Более...
Titus-CybersecurityLLM-v1.0-mlx-4Bit
Этот репозиторий содержит MLX-4-битный вариант Apple Silicon AlicanKiraz0/Titus-CybersecurityLLM-v1.0, первого в Турции помощника по кибербезопасности, доработанного на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B....
Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled-MLX-oQ4-MTP
MLX/oMLX 4-битное преобразование r3lax/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled с сохраненными тензорами Qwen MTP и протестированными во время выполнения в oMLX. Это не...
lordx64-Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled-MTP-GGUF
Квантование GGUF с поддержкой MTP lordx64/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled, дистилляция Qwen 3.6 35B-A3B в стиле рассуждений Claude Opus 4.7. — Заголовок...
Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-Distilled
> Qwen3.6-27B доработан с использованием ~14 тыс. следов рассуждений Claude 4.6 Opus — структурированное, эффективное мышление для кодирования,...
Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled-Q5_K_M-GGUF
Квантование GGUF lordx64/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled для использования с llama.cpp и LM Studio. Базовая модель представляет собой усовершенствованный вариант Qwen3.6-35B-A3B, доработанный...
Qwen3.6-VL-REAP-26B-A3B
Версия Qwen/Qwen3.6-35B-A3B с обрезкой REAP. На каждом уровне удалено 25 % перенаправленных экспертов (256 → 192), что снижает общее...