— Метод квантования: cyankiwi AWQ v1.0 — Биты: 4 — Размер группы: 32 — Набор калибровочных данных: nvidia/Llama-Nemotron-Post-Training-Dataset — Инструмент квантования: llm-compressor Мы представляем обновленную версию немыслящего режима Qwen3-30B-A3B под названием Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, включающую следующие ключевые улучшения: — Значительные улучшения общих возможностей, включая выполнение инструкций, логическое рассуждение, понимание текста, математику, естественные науки, программирование и использование инструментов. — Существенный прогресс в охвате обширных знаний на нескольких языках. — Заметно лучшее соответствие предпочтениям пользователя при выполнении субъективных и открытых задач, что позволяет получать более полезные ответы и генерировать текст более высокого качества. — Расширенные возможности понимания длинного контекста 256K. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 имеет следующие функции: — Тип: причинно-языковые модели — Этап обучения: предварительное обучение и постобучение — Количество параметров: всего 30,5B и активированных 3,3B — Количество параметров (без внедрения): 29,9B — Количество слоев: 48 — Количество головок внимания (GQA): 32 для Q и 4 для KV — Количество экспертов: 128 — Количество активированных экспертов: 8 — Длина контекста: 262 144 изначально. Для…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат Следование инструкциям
Задача: Генерация текста
Автор: cyankiwi
Теги: qwen3_moe, conversational, endpoints_compatible, compressed-tensors
Лайков: 32 | Загрузок: 29,725
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
