Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Искусственный интеллект, Компьютерное железо

…Еще играясь с Qwen3.6 я дал ей стандартную handoff задачу от своей AI команды по проекту SwiftUI и QWEN cli ее так и не решил. Просто ушел в постоянные размышления. В итоге я его просто закрыл и сделал вывод, что Qwen3.6 не может решать такие задачи. И как оказалось я поспешил…

В предыдущем расследовании https://habr.com/ru/articles/1075706 мы искали скорость локальной Qwen3.8-27B на Mac Studio. Вывод был довольно жёстким: для интерактивной работы радикально ускорить 27-миллиардную модель можно прежде всего уменьшив объём её весов, то есть квантизацией. В связке с DFlash2 версия 8-bit дошла до 38 токенов в секунду.

Но это был только первый вопрос.

Быстро отвечать и хорошо работать — не одно и то же. Особенно когда модель должна не пересказать текст, а разобрать инцидент, соблюдать строгий формат, написать и отладить код.

Я хотел найти не самую быструю версию Qwen3.8-27B, а модель, которую можно реально использовать каждый день: чтобы не ждать ответ по минуте и не получать взамен очень убедительную чепуху.

Казалось, что план очевиден. BF16 берём как эталон качества. 8-bit и 4-bit сравниваем с ним. А чтобы квантизованные версии точно не потеряли в сложных задачах, включаем им максимальный уровень рассуждений — reasoning_effort=xhigh.

Это была вполне логичная гипотеза.

И она оказалась неверной.

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro