unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF
Read our How to Run Qwen3.6 Guide!(https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.6) See Unsloth Dynamic 2.0 GGUFs for our quantization benchmarks. Developer Role Support so Qwen3.6 can work in Codex, OpenCode and more! Qwen3.6 can now be run and fine-tuned i...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#5 Repository Của Tuần
#5 Repository Của Tuần
#2 Repository Của Tháng
🚀 Qwen3.6-27B-GGUF: Mô hình ngôn ngữ lớn đa năng với trục quang học
Bản quantization GGUF của Qwen3.6-27B từ Unsloth, hỗ trợ chạy và fine-tuning trực tiếp trên trình duyệt.
Đây là bản phân phối mô hình trọng lượng và tệp cấu hình dạng post-trained của Qwen3.6-27B trong định dạng Hugging Face Transformers, được tối ưu hóa để chạy trên diverse nền tảng như vLLM, SGLang, KTransformers. Dựa trên phản hồi cộng đồng sau Qwen3.5, Qwen3.6 tập trung vào độ ổn định và hiệu suất thực tế trong lập trình.
✨ Điểm nổi bật
- Hỗ trợ Developer Role: Qwen3.6 tương thích với Codex, OpenCode và các công cụ lập trình khác.
- Fine-tuning trên Unsloth Studio: Hỗ trợ chạy và điều chỉnh mô hình trực tiếp qua nền tảng Unsloth Studio.
- Cải tiến tool calling: Cải thiện khả năng phân tích đối tượng lồng nhau để tool calling thành công hơn.
- Agentic Coding mạnh mẽ: Xử lý quy trình frontend và lý luận cấp repo với độ chính xác cao.
- Thinking Preservation: Tùy chọn giữ lại ngữ cảnh reasoning từ tin nhắn lịch sử để tối ưu phát triển lặp.
- Context dài lên tới 1,010,000 token: Hỗ trợ ngữ cảnh 262,144 token gốc, mở rộng tùy nhu cầu.
- Kiến trúc DeltaNet kết hợp Attention: Kết hợp Linear Attention và Gated Attention để tối ưu tính toán.
- Hỗ trợ quantization GGUF: Phiên bản nén nhẹ với các cấp độ số hóa khác nhau từ Unsloth.
💡 Vì sao đáng chú ý
Qwen3.6 khác biệt nhờ kiến trúc kết hợp DeltaNet và Attention, cùng hỗ trợ reasoning preservation giúp tối ưu cho workflow phát triển lặp. Phiên bản GGUF từ Unsloth cho phép chạy trên phần cứng giới hạn mà vẫn duy trì hiệu năng cao, đặc biệt phù hợp cho môi trường dev cá nhân hoặc prototype.
#Qwen36 #Unsloth #GGUF #CodingAI #OpenSource #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
Qwen3.8-27B !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. !Tip F...
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on small...
Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive Join the Discord(https://discord.gg/SZ5vacTXYf) for updates, roadmaps, projects, or just to chat. Qwen3.6-35B-A3B uncensored by HauhauCS. 0/465 Refusals. HuggingFace's "Hardware Compatibility" widget do...
Qwen3.8-Flash-Next !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc....
🌟 Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled 🔥 Update (April 5): I’ve released the complete training notebook, codebase, and a comprehensive PDF guide to help beginners and enthusiasts understand and reproduce this model's fine-tuning process...
Read our How to Run Qwen3.8-27B Guide!(https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8) This GGUF uses Unsloth Dynamic V3.0 (preview) for SOTA quantization performance. Developer Role Support so Qwen3.8 can work in agentic tools like Codex and more! MTP for...
📰 Tech Blog | 📄 Full Report 1. Model Introduction Kimi K3 is an open-weight, native multimodal agentic model and our most capable model to date. It is a 2.8T-parameter model built on Kimi Delta Attention (K...
Unlimited OCR Works Welcome the Era of One-shot Long-horizon Parsing. Release - 2026/06/23 📄 Our paper is now available on arXiv(https://arxiv.org/abs/2606.23050). - 2026/06/23 🤝 Thanks to the ModelScope community for their support. Our model is n...
DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression Technical Report 👁️ Introduction We introduce DeepSeek-V4.1-Flash, a multimodal Mixture-of-Experts (MoE) model with 552B backbone parameters and support for contexts of up to one milli...