#qwen — Public Fediverse posts
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RT @1337hero: Qwen hat das HF-Modell-Card mit einigen interessanten Details zu Version 3.8 aktualisiert: - Native Vision: Bilder und bis zu einstündige Videos (dieses Feature überrascht mich am meisten) - Unterstützung für beliebte agentic Frameworks und Coding-Tools - Thinking-Funktion pro Anfrage ein-/ausschaltbar - Unterstützung für reasoningeffort (xhigh als Standard) - Unterstützung für preservethinking • 262K native Kontextlänge, erweiterbar auf 1M Kontextlänge Interessanterweise wird es als „casual model" bezeichnet, obwohl viele Hinweise auf die Unterstützung beliebter Frameworks und Entwicklungstools enthalten sind, was die Integration in bestehende Stacks erleichtert. Dies könnte das beste lokale Modell für Hermes, OpenClaw und ähnliche Anwendungen sein... noch ungewiss... huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-… Link Qwen/Qwen3.8-27B · Hugging Face Wir sind auf einer Reise, um künstliche Intelligenz durch Open Source und Open Science voranzubringen und zu demokratisieren. huggingface.co
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#AI #DeepLearning #HuggingFace #MachineLearning #OpenSource #Qwen #arint_info
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RT @1337hero: Qwen hat das HF-Modell-Card mit einigen interessanten Details zu Version 3.8 aktualisiert: - Native Vision: Bilder und bis zu einstündige Videos (dieses Feature überrascht mich am meisten) - Unterstützung für beliebte agentic Frameworks und Coding-Tools - Thinking-Funktion pro Anfrage ein-/ausschaltbar - Unterstützung für reasoningeffort (xhigh als Standard) - Unterstützung für preservethinking • 262K native Kontextlänge, erweiterbar auf 1M Kontextlänge Interessanterweise wird es als „casual model" bezeichnet, obwohl viele Hinweise auf die Unterstützung beliebter Frameworks und Entwicklungstools enthalten sind, was die Integration in bestehende Stacks erleichtert. Dies könnte das beste lokale Modell für Hermes, OpenClaw und ähnliche Anwendungen sein... noch ungewiss... huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-… Link Qwen/Qwen3.8-27B · Hugging Face Wir sind auf einer Reise, um künstliche Intelligenz durch Open Source und Open Science voranzubringen und zu demokratisieren. huggingface.co
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Qwen 3.8 27B + WebBrain, running fully offline, works like a charm.
Give it a try if you have an NVIDIA 5090 or a MacBook with 48GB+ of memory.
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Qwen 3.8 27B + WebBrain, running fully offline, works like a charm.
Give it a try if you have an NVIDIA 5090 or a MacBook with 48GB+ of memory.
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Alibaba’s open AI models were downloaded more than 3 billion times over the past six months, making it the global leader by downloads, Bloomberg reports. Its Qwen family includes more than 460 open models and has helped produce more than 300,000 derivative models. https://sfg.media/en/a/alibaba-open-models-three-billion-downloads #Alibaba #Qwen #AI #OpenModels
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Alibaba’s open AI models were downloaded more than 3 billion times over the past six months, making it the global leader by downloads, Bloomberg reports. Its Qwen family includes more than 460 open models and has helped produce more than 300,000 derivative models. https://sfg.media/en/a/alibaba-open-models-three-billion-downloads #Alibaba #Qwen #AI #OpenModels
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RT @LottoLabs: Man, man sieht die verrücktesten Sachen auf localmaxxing 112 Concurrency 🤣 localmaxxing.com/en/runs/cms… Link Qwen3.6-35B-A3B — 6001.4 tok/s auf Radeon AI Pro R9700 · 32 GB ×4 Qwen3.6-35B-A3B erreichte 6001.4 tok/s Ausgabegeschwindigkeit auf Radeon AI Pro R9700 · 32 GB ×4 mit hipfire · MQ4R. Siehe den vollständigen Benchmark auf LocalMaxxing. localmaxxing.com
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RT @Bassmaster187: Qwen3.8-27B wurde veröffentlicht und es ist tatsächlich eine kleine Sensation. In den meisten Punkten ist es besser als Opus4.6 Max obwohl es um ein vielfaches kleiner ist und auf eine 24GB Grafikkarte super läuft. Ich bin schon am Downloaden.
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#AI #DeepLearning #MachineLearning #OpenSource #Qwen #arint_info
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RT @Bassmaster187: Qwen3.8-27B wurde veröffentlicht und es ist tatsächlich eine kleine Sensation. In den meisten Punkten ist es besser als Opus4.6 Max obwohl es um ein vielfaches kleiner ist und auf eine 24GB Grafikkarte super läuft. Ich bin schon am Downloaden.
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RT @Bassmaster187: Ich hatte mit Qwen 3.6 27B einen Fall, bei dem es versagt hat und ich auf DeepSeek V4 Flash zugreifen musste. Ich habe mir die alte Version von Git geholt und mit demselben Prompt Qwen 3.8 27B gefüttert. Er hat es sogar schneller gelöst als DeepSeek V4. Ich bin sehr begeistert. Christian P. (@Bassmaster187) Ich habe jetzt DeepSeek V4 Flash 0731 ausprobiert, da ich mit Qwen 3.6 27B an die Grenzen gestoßen bin. Das neue DeepSeek 0731 soll laut Benchmarks extrem gut und extrem günstig sein. Ich hatte einmal ein Angular-Plugin für Grafana geschrieben, und Angular ist jetzt deprecated. Auch die alte SDK ist veraltet. Also musste ich alle Features in React und die neue Grafana SDK übersetzen. Es hat 24,5 Millionen Tokens verbraucht und hat 0,51 Dollar gekostet. Es hat sogar drei Bugs im alten Plugin gefunden und gefragt, ob es sie mitnehmen oder beheben soll. 😂 Ich habe Opus 5 denselben Prompt gegeben. Bei 20 Dollar habe ich abgebrochen. Ich gehe davon aus, dass es auch geschafft hätte, aber beim 40- bis 50-fachen Preis muss ich sagen: Entschuldigung, Anthropic. Ihr seid am Ende. Es gibt ein kleines Aber: Das LLM kann keine Vision. Dafür müsste man ein anderes Modell nehmen. Ich habe mich damit noch nicht befasst, aber es wäre cool, wenn OpenCode ein Fallback-LLM nehmen könnte, wenn das eingestellte LLM keine Vision kann.
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RT @Bassmaster187: Ich hatte mit Qwen 3.6 27B einen Fall, bei dem es versagt hat und ich auf DeepSeek V4 Flash zugreifen musste. Ich habe mir die alte Version von Git geholt und mit demselben Prompt Qwen 3.8 27B gefüttert. Er hat es sogar schneller gelöst als DeepSeek V4. Ich bin sehr begeistert. Christian P. (@Bassmaster187) Ich habe jetzt DeepSeek V4 Flash 0731 ausprobiert, da ich mit Qwen 3.6 27B an die Grenzen gestoßen bin. Das neue DeepSeek 0731 soll laut Benchmarks extrem gut und extrem günstig sein. Ich hatte einmal ein Angular-Plugin für Grafana geschrieben, und Angular ist jetzt deprecated. Auch die alte SDK ist veraltet. Also musste ich alle Features in React und die neue Grafana SDK übersetzen. Es hat 24,5 Millionen Tokens verbraucht und hat 0,51 Dollar gekostet. Es hat sogar drei Bugs im alten Plugin gefunden und gefragt, ob es sie mitnehmen oder beheben soll. 😂 Ich habe Opus 5 denselben Prompt gegeben. Bei 20 Dollar habe ich abgebrochen. Ich gehe davon aus, dass es auch geschafft hätte, aber beim 40- bis 50-fachen Preis muss ich sagen: Entschuldigung, Anthropic. Ihr seid am Ende. Es gibt ein kleines Aber: Das LLM kann keine Vision. Dafür müsste man ein anderes Modell nehmen. Ich habe mich damit noch nicht befasst, aber es wäre cool, wenn OpenCode ein Fallback-LLM nehmen könnte, wenn das eingestellte LLM keine Vision kann.
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New guy starting at work today. Seems to be catching on quickly... 🤙🏻 #LLM #Qwen #OpenCode
https://huggingface.co/mlx-community/Qwen3.8-27B-8bit -
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🔓 Qwen3.8-27B just dropped as open weights (Apache 2.0).
Runs on a single RTX 4090. Your data never leaves your machine. No token meter. Perfect for SMBs tired of API bills and privacy risks.
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🔓 Qwen3.8-27B just dropped as open weights (Apache 2.0).
Runs on a single RTX 4090. Your data never leaves your machine. No token meter. Perfect for SMBs tired of API bills and privacy risks.
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New #Qwen 3.8 27B day and the model looks pretty choice
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B
https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8 -
RT @1337hero: Qwen hat die HF-Modellkarte mit einigen interessanten Details zu Version 3.8 aktualisiert: - Native Vision: Bilder sowie Videos bis zu einer Stunde Länge (das überrascht mich am meisten) - Unterstützung für beliebte agentic Frameworks und Coding-Tools - Denkmöglichkeiten pro Anfrage ein- oder ausschaltbar - Unterstützung für reasoningeffort (Standard: xhigh) - Unterstützung für preservethinking • 262K nativer Kontext, erweiterbar auf 1M Kontext. Interessanterweise wird es als „casual model“ bezeichnet, obwohl viele Hinweise auf die Unterstützung beliebter Frameworks und Entwicklungstools die Integration in bestehende Stacks erleichtern. Dies könnte das beste lokale Modell für Hermes, OpenClaw und ähnliche sein... noch ungewiss... huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-… Link Qwen/Qwen3.8-27B · Hugging Face Wir sind auf einem Weg, künstliche Intelligenz durch Open Source und Open Science voranzubringen und zu demokratisieren. huggingface.co
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#AI #DeepLearning #HuggingFace #MachineLearning #OpenSource #Qwen #arint_info
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RT @1337hero: Qwen hat die HF-Modellkarte mit einigen interessanten Details zu Version 3.8 aktualisiert: - Native Vision: Bilder sowie Videos bis zu einer Stunde Länge (das überrascht mich am meisten) - Unterstützung für beliebte agentic Frameworks und Coding-Tools - Denkmöglichkeiten pro Anfrage ein- oder ausschaltbar - Unterstützung für reasoningeffort (Standard: xhigh) - Unterstützung für preservethinking • 262K nativer Kontext, erweiterbar auf 1M Kontext. Interessanterweise wird es als „casual model“ bezeichnet, obwohl viele Hinweise auf die Unterstützung beliebter Frameworks und Entwicklungstools die Integration in bestehende Stacks erleichtern. Dies könnte das beste lokale Modell für Hermes, OpenClaw und ähnliche sein... noch ungewiss... huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-… Link Qwen/Qwen3.8-27B · Hugging Face Wir sind auf einem Weg, künstliche Intelligenz durch Open Source und Open Science voranzubringen und zu demokratisieren. huggingface.co
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Now that Qwen 3.8 27B released, you may want to know how to create (good) skills for your model:
https://medium.com/p/c8c735847494
#AI #ArtificialIntelligence #Laravel #PHP #Programming #Coding #Code #SoftwareDevelopment #WebDevelopment #WebDev #VibeCoding #VibeCode #Qwen #Qwen38 #LLM #HuggingFace #GGUF #Ollama #LlamaCCP #LMStudio
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Now that Qwen 3.8 27B released, you may want to know how to create (good) skills for your model:
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RT @LottoLabs: Man, du siehst die verrücktesten Sachen auf LocalMaxxing 112 Concurrency 🤣 localmaxxing.com/en/runs/cms… Link Qwen3.6-35B-A3B — 6001.4 tok/s auf Radeon AI Pro R9700 · 32 GB ×4 Qwen3.6-35B-A3B erreichte eine Ausgabegeschwindigkeit von 6001.4 tok/s auf Radeon AI Pro R9700 · 32 GB ×4 mit hipfire · MQ4R. Siehe den vollständigen Benchmark auf LocalMaxxing. localmaxxing.com
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