Shapelearn Qwen 3,8 27B (13,1 GB VRAM)

Шеплерн-Литт удержал. Мы были немного нетерпеливы. Qwen 3.8 27B был выпущен 14 августа 2026 года. Четыре дня спустя, 18 августа мы опубликовали наш первый набор GGUF. Мы назвали их ShapeLearn-Lite не просто так: они были произведены с использованием гораздо меньшего бюджета оптимизации, меньше чеков и намного меньше ожидания. Полные модели ShapeLearn закончены, и мы установили их сравнить с оригинальным набором Lite и конкурирующими квартами. Хорошие новости: Шепельн-Лайт довольно хорошо держался. Мы вернёмся к этому позже в "ShapeLearn-Lite", в ретроспективе. Лучшие новости: полные модели ShapeLearn еще лучше. Проект ССП сложен в каждую GGUF. DFlash2 использует отдельный проект модели 1,1 ГБ. Обе команды используют GPU-5. Поставьте тег для любой другой модели в релизе. Llama-сервер / -hf byteshape/Qwen3.8-27B-GUF: Qwen 3.8-27 B-IQ4_XS-3,84bpw промп -- spec-type mtp --spec-draft-n-max 3llama - Server \ - hf baythesape/Qven3.827B- GUFT:Qwin3.8 27B-IK4_ XS-3.84bvw ~hfdd incoai/Qown-27BDLAsh2-GGUP:Q4 _ K_M_ — Sprec- plash -- dread-n макс 7 un − номпродж DFlash 2 нуждается в llama.cpp b10658 или более. Готовые команды для каждой модели с рекомендуемыми настройками выборки находятся в инструменте запуска и на типовой карточке. TL;DR - Полная ShapeLearn перемещается измеренную скорость качества за пределы Lite. Все пять моделей в новом релизе находятся на границе каждого из наших шести сопоставлений GPU. - GPS-5 является нашей рекомендацией по умолчанию, где бы она ни подходила,…