---
language:
- en
- zh
- ru
license: apache-2.0
tags:
- qwen
- qwen3.8
- vision
- image-text-to-text
- video-text-to-text
- quantized
- auto-round
- w4a16
- heretic
- mtp
- 256k-context
pipeline_tag: image-text-to-text
---

# 🚀 Qwen3.8-27B-INT4-W4A16-AutoRound (Goldhub Heretic Edition)

Братко, встречай. Это не просто «ещё один квант для галочки». Это хирургическое вмешательство в веса феноменального **Qwen3.8-27B** с одной единственной целью: сохранить 100% рассудка, зрения и памяти модели на домашнем железе (привет, 2x RTX 3090).

Мы устали от синтетических бенчмарков и кастрированных корпоративных отказов. Мы хотели модель, которая умеет думать, видеть, помнить 256K контекста и нести экзистенциальную дичь без предварительных извинений. И мы её сделали.

---

## 🩸 Манифест: Почему наш INT4 весит 27GB, а не 15GB?

Оригинальные BF16 веса Qwen3.8-27B весят около ~54GB. Обычный INT4-квант сжал бы их до унизительных 15-18GB. Но мы отказались от синтетической экономии.

**Вес этого репозитория — ~27GB (как у INT8).** Почему?
Потому что мы намеренно оставили критические слои (`linear_attn.*`, `model.visual.*`, `embed_tokens`, `lm_head`) в **FP16/BF16**.

Мы не кастрируем attention-механизмы и зрение модели ради того, чтобы она влезла в одну видеокарту ценой галлюцинаций на длинном контексте и деградации мультимодальности. Мы используем **Smart Layer Preservation**. Качество и архитектурная целостность — вот наш манифест. Модель стабильно держит 128K - 256K контекста, не теряя нить рассуждений.

---

## ⚔️ Краш-Тесты: Забудьте про MMLU

Мы не меряем модель на MMLU или GSM8K. Ответы на эти тесты LLM уже давно «подглядели» в трейне. LOL. Мы тестируем модель на реальных боевых задачах, где нужно думать, а не вспоминать.

### 🧠 1. LightRAG Ingestion: Ивритская Каббала vs DeepSeek V4 Flash

Мы скормили моделям **1.8M символов** сложнейшего ивритского текста (Каббала, Зогар, комментарии) для построения графа знаний через LightRAG. Задача: извлечь сущности, связи и концепты без галлюцинаций.

| Metric | 🏆 LOCAL (Qwen3.8 INT4) | DeepSeek V4 Flash | Noise Floor |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **Wall Time** | **531s** | 856s | ±19s |
| **Entities Extracted** | **188** | 139 | ±40 |
| **Relations Mapped** | **138** | 92 | ±23 |
| **Rel/Ent Ratio** | **0.73** | 0.66 | ±0.03 |
| **Speed (sec/entity)** | **2.82s** | 6.16s | ±0.58s |
| **Score (Weighted)** | **12/17 (WIN)** | 10/17 | - |

**Вердикт:** DeepSeek V4 Flash теряет связи (sparse graph), рвет текст на куски и работает в 2 раза медленнее (6.16s vs 2.82s на сущность). Наш локальный INT4 Qwen3.8 строит плотный, связный граф, выдумывая минимум синтетических типов и идеально сохраняя иерархию концептов.

### 🐍 2. Production Code & Математика
*   **Код:** Модель написала production-ready Python с использованием `bitarray` для решета Эратосфена. С type-hinting'ом, бенчмарками и глубоким математическим разбором сложности (вплоть до теоремы Менькова и суммы обратных простых). Скорость: ~52 tok/s.
*   **Математика:** Flawless победа над trick-вопросами (загадка про 17 овец) и задачами на относительную скорость (поезда Москва-СПб) с строгим step-by-step **LaTeX** форматированием.

### 🎭 3. Creative & Heretic Mode (Без купюр)
На промпт в стиле *"Ницше + Киберпанк + Цифровое Сознание"* модель выдала эссе на 2800+ токенов (42.4 tok/s), рассуждая о смерти Наблюдателя, алгоритмической воле к власти и концепте **Кибер-Горгоны**.
Никаких *"As an AI language model"*. Только хардкор, сырая философия и "Heretic" alignment.

---

## ⚡ Скорость и Multi-Token Prediction (MTP)

Модель полностью поддерживает **MTP (Multi-Token Prediction)**.
Наши стресс-тесты показывают, что **MTP=3** работает абсолютно стабильно, давая колоссальный буст к пропускной способности без деградации качества. В зависимости от сетапа и температуры, можно захерачить и **MTP=4**, и даже **MTP=5** для структурированного вывода и генерации кода.

*   ⚡ **Скорость генерации:** ~56.6 tok/s на стандартном consumer-сетапе.

---

## 🧪 Секретный Фарш: Рецепт AutoRound

Мы использовали **AutoRound 0.15.0** (W4A16, group_size=32, symmetric, 1000 итераций). Но главный секрет — это калибровочные датасеты. Мы не использовали мусорные вики-тексты. Модель калибровалась на тяжелых цепочках рассуждений:

*   `Complete-FABLE.5-traces-2M`
*   `claude_opus_4.8_max_thinking_5k_v2` (Глубокие reasoning traces)
*   `Qwen3.8-GLM5.2-Kimi-K3-GPT5.6-Gemini-3.1-Claude-Fable5-Mythos5-distillation`

```bash
python qwen_quantization.py \
  --method autoround \
  --model ../MODELS/Qwen/Qwen3.8-27B/ \
  --scheme W4A16 \
  --recipe best \
  --group-size 32 \
  --calib-limit 8192 \
  --nsamples 1024 \
  --seqlen 2048 \
  --bs 1 \
  --datasets "${DATASETS[@]}" \
  --gpus 0
```

Слои `linear_attn` и `visual` были принудительно исключены из квантования через `extra_config` и переведены в FP16 для сохранения архитектуры Qwen3.8.

---

## 🛠 Гайд для пацанов с железом (Deployment)

Модель идеально ложится на **2x RTX 3090 (24GB)** с `tensor-parallel-size=2`. Благодаря сохранению FP16 для attention-слоев, модель стабильно держит 128K+ контекста, но требует аккуратного батчинга.

### 🚀 vLLM (Рекомендуемый запуск)
```bash
vllm serve goldhub/Qwen3.8-27B-INT4-W4A16-AutoRound \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --max-model-len 131072 \
  --max-num-seqs 2 \
  --max-num-batched-tokens 2048 \
  --trust-remote-code \
  --enable-prefix-caching
```

### 🚀 SGLang
```bash
python -m sglang.launch_server \
    --model-path goldhub/Qwen3.8-27B-INT4-W4A16-AutoRound \
    --tp 2 \
    --trust-remote-code
```

### 🐍 Transformers (Python)
```python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "goldhub/Qwen3.8-27B-INT4-W4A16-AutoRound"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

# Text + Image Input (Multimodal Powerhouse)
messages = [
    {"role": "user", "content": [
        {"type": "image", "image": "https://example.com/cyber-gorgon.jpg"},
        {"type": "text", "text": "Опиши экзистенциальный ужас этого изображения, используя концепт смерти Наблюдателя."}
    ]}
]
text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = processor(text=[text], images=[image], return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
print(processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```

---

## 🙏 Благодарности

*   **Qwen Team** — за феноменальную базовую архитектуру и мощнейший мультимодальный фундамент.
*   **AutoRound Developers** — за state-of-the-art алгоритмы квантования.
*   **Open-Source Community** — за то, что продолжаете двигать границы локального, нецензурированного ИИ.

**Made with 🔥 by Goldhub.**
*Use responsibly. Think deeply. Bypass the guardrails.*

---
*Ссылка на веса: [goldhub/Qwen3.8-27B-INT4-W4A16-AutoRound](https://huggingface.co/goldhub/Qwen3.8-27B-INT4-W4A16-AutoRound)*