gatesushi 发布 Qwen3.6-35B 的 oQ4e 量化版模型
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gatesushi 发布 Qwen3.6-35B 的 oQ4e 量化版模型
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gatesushi 在 Hugging Face 发布了 Nightmedia 的 Qwen3.6-35B-A3B-Brainwaves-Nex-Uncensored 模型的 oQ4e 量化版（oQ4e-mtp），基于 oMLX 0.7.3 框架的 splash 引擎完成量化，属 4-bit 等效量化。 该版本平均 4.925 bits/weight，总存储 20.614 GiB，峰值内存约 22–25.6 GB。发布者称其解码速度比 qx64-hi-mlx 快约 2.9 倍（约 319 tok/s），200k 长上下文下仍快约 70%；MMLU 得分 87.0%，多数通用知识、数学与基础编码任务持平或优于高精度版本，仅 Winogrande 和 LiveCodeBench 略有差距，适合作为日常通用助手。
AI 根据报道生成 · 8 小时前更新
最新进展11月3日 18:13
Qwen3.6-35B-A3B-Brainwaves-Nex-Uncensored-oQ4e-mtp 量化版发布报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- Hugging Face · 新模型：uncensoredQwen3.6-35B-A3B-Brainwaves-Nex-Uncensored-oQ4e-mtp 量化版发布
Qwen3.6-35B-A3B-Brainwaves-Nex-Uncensored-oQ4e-mtp 基于 oMLX 0.7.3 框架的 splash 引擎完成 oQ4e 量化，平均 4.925 bits/weight，总存储 20.614 GiB。解码速度比 qx64-hi-mlx 快约 2.9 倍（约 319 tok/s），200k 长上下文下仍快约 70%，峰值内存约 22–25.6 GB。MMLU 得分 87.0%，多数通用知识、数学与基础编码任务持平或优于高精度版本，仅 Winogrande 和 LiveCodeBench 略有差距，适合作为日常通用助手。
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