Instructions to use momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

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How to use momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC with llama.cpp:

Install (macOS, Linux)

curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M

Use pre-built binary

# Download pre-built binary from:
# https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./llama-server -hf momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M

Build from source code

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --target llama-server llama-cli
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./build/bin/llama-server -hf momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M

Use Docker

docker model run hf.co/momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M

LM Studio
Jan
Ollama
How to use momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC with Ollama:
```
ollama run hf.co/momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M
```
Unsloth Desktop

How to use momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC with Pi:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M

Configure the model in Pi

# Install Pi:
npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent
# Add to ~/.pi/agent/models.json:
{
  "providers": {
    "llama-cpp": {
      "baseUrl": "http://localhost:8080/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "none",
      "models": [
        {
          "id": "momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M"
        }
      ]
    }
  }
}

Run Pi

# Start Pi in your project directory:
pi

Docker Model Runner
How to use momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M
```

Lemonade

How to use momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M

Run and chat with the model

lemonade run user.Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC-Q4_K_M

List all available models

lemonade list

Hermes Agent

How to use momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC with Hermes Agent:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M

Configure Hermes

# Install Hermes:
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
hermes setup
# Point Hermes at the local server:
hermes config set model.provider custom
hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1
hermes config set model.default momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M

Run Hermes

hermes

Atomic Chat

OpenClaw

How to use momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC with OpenClaw:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M

Configure OpenClaw

# Install OpenClaw:
npm install -g openclaw@latest
# Register the local server and set it as the default model:
openclaw onboard --non-interactive --mode local \
  --auth-choice custom-api-key \
  --custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1 \
  --custom-model-id "momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC:Q4_K_M" \
  --custom-provider-id llama-cpp \
  --custom-compatibility openai \
  --custom-text-input \
  --accept-risk \
  --skip-health

Run OpenClaw

openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"

Qwen3.8-22.37B-v1

※実現可能性を見るための非公式の実験モデルです。
1.実運用向けの完成版ではありません。
2.現在v2に向けてトレーニング実施中です
3.v2では見落としがあったためさらに大幅に改善されますが少し大きくなりそう(22.62B予定)
4.このパラメータ削除の目的はエージェント、コーディングの品質を維持したままVRAM 16GBにロードしたいだけです。
5.Q3KMだとどうしてもエージェントでJSONなどを落とします。なのでQ4!Q4!Q4!Q4!Q4!Q4!Q4!Q4!Q4!Q4!Q4!Q4!
6.このモデルは回復を雑にしたので劣化がはげしいですが会話は普通？だけど生成時に変なタイミングでとまることありv2は改善予定

Qwen3.8 27Bをベースに、コーディング・会話・tool callingの維持を目的として構造を縮小化したテキスト専用モデルです。

Parameters: 22.37B
Layers: 64
Format: GGUF Q4_K_M
Size: 12.86 GiB
Vision: 非対応
一般会話、Webデザイン、基本コード、tool callingは概ね動作します。
複雑なCanvas、長時間の状態管理、実行整合性は27Bより不安定で、seed依存があります。
元モデル由来のハルシネーションや曖昧な知識が残っています。
262K context metadataを持ちますが、主な検証範囲は32K前後です。
Thinking ON/OFFの挙動はLM Studioなど実行環境の実装に依存します。
生成コードは構文確認だけでなく、実ブラウザ・実ランタイムで検証してください。

利用条件は元モデルのライセンスに従ってください。

Downloads last month: 73

GGUF

Model size

22B params

Architecture

qwen35

Hardware compatibility

4-bit

Inference Providers NEW

This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support

Model tree for momijiina/Qwen3.8-22.37b-v1-Q4_K_M-PoC

Base model

Qwen/Qwen3.8-27B

Quantized

(935)

this model