goldhub/Qwen3.8-27B-BF16-INT4-W4A16-G32-AutoRound

goldhub/Qwen3.8-27B-INT4-W4A16-AutoRound

Qwen3.8-27B-INT4-W4A16-AutoRound is a highly optimized, 4-bit quantized variant of the Qwen3.8 27B Vision-Language Model. Quantized using AutoRound with a W4A16 scheme, this model delivers near-lossless performance, retaining the massive 256K context window, advanced multimodal (image & video) capabilities, and Multi-Token Prediction (MTP) support, while drastically reducing VRAM requirements for consumer-grade and enterprise hardware alike.

Aligned for unrestricted, "Heretic" level reasoning, this model bypasses standard corporate guardrails to provide raw, unfiltered philosophical, creative, and technical outputs.

🌟 Key Features

• —Multimodal Powerhouse: Natively processes text, images, and video inputs (Temporal Patch Size: 2).
• —Massive Context: Supports up to 256K tokens (max_position_embeddings: 262144).
• —W4A16 AutoRound Quantization: 4-bit weights, 16-bit activations. Group size 32, symmetric quantization, 1000 iterations for optimal calibration.
• —Smart Layer Preservation: Critical layers (Vision encoders, linear_attn projections, and embeddings) are explicitly kept in FP16/BF16 to prevent multimodal degradation and attention collapse.
• —MTP Ready: Full support for Multi-Token Prediction for blazing-fast inference speeds.
• —Semi-Uncensored / Heretic Alignment: Excels in deep reasoning, creative writing, and unfiltered philosophical exploration without preachy refusals.

📊 Benchmark & Evaluation Highlights

Based on internal stress testing (Qwen3.8-27B-INT4-W4A16-AutoRound):

• —⚡ Speed: ~56.6 tok/s generation speed on standard consumer hardware setups.
• —🧮 Math & Reasoning: Flawlessly solves trick questions (e.g., the "17 sheep" riddle) and complex relative velocity problems (e.g., Moscow-SPb trains) with rigorous step-by-step LaTeX formatting.
• —💻 Code Generation: Produces production-ready, PEP-8 compliant Python code. Successfully generated a highly optimized bitarray implementation of the Sieve of Eratosthenes, complete with memory complexity analysis and benchmarking harnesses.
• —🎭 Creative & Existential: Capable of generating deep, cyberpunk/noir existential fiction (e.g., a programmer haunted by sentient code comments) and profound philosophical essays on AI consciousness, the "Cyber-Gorgon," and the death of the observer.
• —📚 Long Context: Accurately synthesizes and summarizes the history of LLMs from Word2Vec to modern MoE and MTP architectures.

⚙️ Quantization Configuration

🚀 How to Use

vLLM

vllm serve goldhub/Qwen3.8-27B-INT4-W4A16-AutoRound \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --max-model-len 32768 \
    --trust-remote-code

SGLang

python -m sglang.launch_server \
    --model-path goldhub/Qwen3.8-27B-INT4-W4A16-AutoRound \
    --tp 1 \
    --trust-remote-code

Transformers (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
messages = [
    {"role": "user", "content": [
        {"type": "image", "image": "https://example.com/image.jpg"},
        {"type": "text", "text": "Describe this image in extreme detail."}
    ]}
]
text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
# Note: Ensure you pass the actual image object to the processor
inputs = processor(text=[text], images=[image], return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

🙏 Acknowledgements

• —Qwen Team for the phenomenal base architecture and multimodal capabilities.
• —AutoRound developers for the state-of-the-art quantization algorithms.
• —The open-source community for pushing the boundaries of uncensored, local AI.

НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ:

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

Братко, встречай. Это не просто "еще один квант". Это хирургическое вмешательство в веса Qwen3.8-27B с одной целью: сохранить 100% рассудка модели на железе 2x RTX 3090.

Оригинальные BF16 веса весят ~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.

Качество и приемлемый вес — вот наш манифест.

🛠 Hardware & vLLM Deployment

Модель идеально ложится на 2x RTX 3090 (24GB) с tensor-parallel-size=2. Благодаря сохранению FP16 для linear_attn, модель стабильно держит 128K - 256K контекста, но требует аккуратного батчинга.

Рекомендуемый запуск (vLLM):

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

⚡ Multi-Token Prediction (MTP)

Модель полностью поддерживает MTP (Multi-Token Prediction). Наши тесты показывают, что MTP=3 работает абсолютно стабильно, давая колоссальный буст к пропускной способности (tok/s) без деградации качества. В зависимости от задачи (например, структурированный вывод или код), можно захерачить и MTP=4, и даже MTP=5. Всё зависит от вашего сетапа и температуры.

🚫 Анти-Синтетика: Почему мы не меряем MMLU

Мы не делаем синтетические бенчи вроде MMLU или GSM8K, ответы на которые модели уже давно "подглядели" в трейне. LOL. Мы тестируем модель на реальных рабочих 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.

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

🐍 2. Production Code (Sieve of Eratosthenes)

Модель написала production-ready код на Python с использованием bitarray, бенчмарком, type-hinting'ом и глубоким математическим разбором алгоритмической сложности (вплоть до теоремы Менькова и суммы обратных простых). Скорость: ~52 tok/s.

🎭 3. Creative & Heretic Mode

На промпт в стиле "Ницше + Киберпанк + Цифровое Сознание" модель выдала эссе на 2800+ токенов со скоростью 42.4 tok/s, рассуждая о смерти Наблюдателя и алгоритмической воле к власти. Никаких "As an AI language model". Только хардкор.

🧪 Quantization Recipe (AutoRound)

Мы использовали AutoRound 0.15.0 со схемой W4A16, group_size=32 и калибровкой на 1024 сэмплах (seqlen 2048). Главный секрет — калибровочные датасеты. Мы не использовали мусорные вики-тексты. Модель калибровалась на:

• —Complete-FABLE.5-traces-2M
• —claude_opus_4.8_max_thinking_5k_v2 (Глубокие цепочки рассуждений)
• —Qwen3.8-GLM5.2-Kimi-K3-GPT5.6-Gemini-3.1-Claude-Fable5-Mythos5-distillation

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.

Made with 🔥 by Goldhub. Use responsibly. Think deeply.