Downloads · 30 days
333
10% of all-time downloads
Qwen3.8-Flash-Next-GGUF
grapeV-ai/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF
Qwen3.8-Flash-Next-GGUF is a machine learning model from grapeV-ai. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. The card lists the license as other.
Qwen4のアーキテクチャを先取り！Qwen3.8-Flash-NextをGGUFフォーマットに変換したものです。
All-time downloads
3.3K
Public
Repo size
831 GB
Likes
4
Public
Repo makeup
Click a slice to open those files.
.gguf831 GB · 100%
At a glance
- License
- other
- Access
- Public
- Created
- Aug 30, 2026
- Updated
- Aug 31, 2026
- SHA
- f05894d2
Model card
From the Hugging Face model README
What is this?
Qwen4のアーキテクチャを先取り！Qwen3.8-Flash-NextをGGUFフォーマットに変換したものです。
imatrix dataset
日本語能力を重視し、日本語が多量に含まれるTFMC/imatrix-dataset-for-japanese-llmデータセットを使用しました。<br> なお、計算リソースの関係上imatrixの算出にはQ6_K量子化モデルを使用しました。
Quants
各クオンツ・推論努力とそのベンチマークスコア（API版Gemma4 31B採点によるElyza_tasks 100）をまとめておきます。
| クオンツ | スコア | コメント |
|---|---|---|
| Q5_K_M(No Think) | 4.53 | |
| Q4_K_M(No Think) | 4.52 | |
| IQ4_XS(No Think) | 4.55 | |
| MXFP4(No Think) | 4.43 | |
| reasoning_strength: low | 4.5 | |
| reasoning_strength: medium | 4.515 | |
| reasoning_strength: xhigh | 4.54 |
Note
-mm mmproj-Qwen3.8-Flash-Next-BF16.ggufでビジョンエンコーダーをロードし、Vision対応モデルとして使用することができます。
推論努力（Reasoning effort）はlow / medium / xhighから選択可能で、デフォルトはxhighです。<br> llama.cppのserverの場合は起動時に以下の引数を追加することで変更可能です。
--chat-template-kwargs '{\"reasoning_effort\":\"xhigh\"}'
License
qwen-community-1.0
Developer
Alibaba Cloud
- License
- other
- Created
- Aug 30, 2026
- Updated
- Aug 31, 2026