Darwin-180B-RSI: опубликованы веса производной Qwen3.8-Flash-Next

Что доступно для локального развёртывания

Конфигурация указывает Qwen4ExpForConditionalGeneration, 48 слоёв, 512 экспертов и 10 активных экспертов на токен; это имя архитектуры в машинном файле, а не объявление отдельного релиза Qwen4. Модель принимает изображение и текст и выдаёт текст. Индекс весов сообщает total_size 359 999 963 128 байт, то есть около 360 ГБ файлов весов в десятичном счёте. Размер файлов не является минимальной RAM/VRAM: к весам добавляются расходы runtime, контекста и исполнения; проверенного минимального оборудования у нас нет. s1 s2 s3 s4

Карточка предлагает vllm serve с восемью B200 и опциями tensor/expert parallel, а также загрузку через Transformers. Это авторский пример конфигурации, не заявка на минимум и не наш тест совместимости данной ревизии с конкретной установленной версией vLLM. Прежде чем выделять несколько GPU под скачивание и запуск, сверьте поддержку qwen4_exp в выбранном runtime, версию библиотек, полный объём хранилища и условия лицензии. Для проверки состава скачанного пакета используйте закреплённую ревизию и индекс; не подменяйте её движущейся веткой main. s1 s3 s4

Права на использование

Репозиторий содержит Qwen Community License 1.0 — тот же текст, что опубликован у родительской Qwen3.8-Flash-Next. Это доступные веса, но не Apache-2.0 и не безусловное разрешение на любой коммерческий сервис. Лицензия разрешает использование и производные работы с условиями: для продуктов свыше указанных порогов аудитории или выручки требуется указание имени модели, а для коммерческого Model-as-a-Service либо AI Work Assistant — отдельное соглашение с Qwen. Внутреннее использование имеет отдельно сформулированное исключение; проверяйте конкретный сценарий по полному тексту лицензии до коммерческого внедрения. s5 s6

Как читать результаты автора

Карточка приписывает модели GPQA Diamond 94,44% при голосовании до 16 генераций на 198 заданиях, MMLU-Pro 88,12% при одном ответе на 12 032 заданиях и MMMU-Pro 79,48% при трёх генерациях на 1 730 заданиях. Это самостоятельные оценки автора, а не проверенные Modelium или независимой таблицей результаты. Во всех трёх случаях заявлен бюджет размышления 131 072 токена и BF16. Разные числа генераций и разные наборы заданий нельзя напрямую превращать в сравнение скорости или стоимости одного локального запроса. Машинные .eval_results ссылаются обратно на саму карточку, поэтому надпись «№1» в ней сама по себе не подтверждает независимое лидерство. s1 s7 s8 s9

Карточка также описывает ZTC — оценку уверенности до генерации — как будущий модуль в ztc/; такого каталога в закреплённом перечне файлов сейчас нет. Поэтому не используйте этот пример как готовую функцию и не стройте на нём защитные решения. Для редактора и инженера главный вывод практичнее рекламного рейтинга: полный большой BF16-чекпойнт теперь можно изучать и оценивать на собственной инфраструктуре с учётом ограничений лицензии, но утверждения о качестве, воспроизводимости и конкретной конфигурации запуска требуют отдельного теста. s1 s2