license: apache-2.0
library_name: transformers
pipeline_tag: image-text-to-text
base_model: orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored
base_model_relation: quantized
tags:

• awq
• w4a16
• int4
• llm-compressor
• compressed-tensors
• vllm
• qwen3_5
• multimodal
• mtp
• uncensored

Qwen3.8-27B-Uncensored-AWQ-W4A16-ASYM

4-битный AWQ-квант orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored,
сделанный llm-compressor в формате
compressed-tensors (pack-quantized). Грузится в vLLM нативно.

Квантование выполнено с BF16-весов, а не поверх FP8-чекпоинта — чтобы не накладывать
INT4 на уже потерянную точность.

Что внутри

Что квантовано, а что осталось в BF16

Qwen3.8-27B — гибрид: 64 слоя по схеме 16 × (3 × Gated DeltaNet → 1 × Gated Attention),
плюс vision-башня и MTP-голова.

В INT4:

• Gated Attention (слои 3, 7, …, 63): q_proj, k_proj, v_proj, o_proj
• FFN всех 64 слоёв: gate_proj, up_proj, down_proj
• Gated DeltaNet (остальные 48 слоёв): in_proj_qkv, in_proj_z, out_proj

Остались в BF16:

• lm_head и эмбеддинги
• вся vision-башня (model.visual.*) — квантование визуального энкодера бьёт по качеству
  распознавания сильнее, чем экономит память
• linear_attn.in_proj_a / in_proj_b — чувствительные гейты SSM-ветки
• вся MTP-голова (mtp.*) — чтобы не ломать спекулятивный декодинг

Про MTP. transformers не инстанцирует MTP-голову для qwen3_5, поэтому
llm-compressor её не видит и не сохраняет — наивный квант теряет MTP целиком.
Здесь тензоры mtp.* скопированы из исходного BF16-чекпоинта в готовый результат,
зарегистрированы в model.safetensors.index.json и внесены в
quantization_config.ignore. Спекулятивный декодинг сохранён.

Про AWQ-mappings. У гибридной архитектуры нет общего для всех слоёв набора проекций,
поэтому дефолтные маппинги AWQ не резолвятся. В recipe.yaml лежат кастомные: отдельный
маппинг для input_layernorm full-attention слоёв и отдельный — для DeltaNet-слоёв,
где в balance_layers обязаны быть все потребители выхода нормы, включая
неквантуемые in_proj_a / in_proj_b, иначе сглаживание ломает математику.

Использование (vLLM)

vllm serve Ar4ikov/Qwen3.8-27B-Uncensored-AWQ-W4A16-ASYM \
  --max-model-len 262144 \
  --tensor-parallel-size 2

Использование (transformers)

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    "Ar4ikov/Qwen3.8-27B-Uncensored-AWQ-W4A16-ASYM", dtype="auto", device_map="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Ar4ikov/Qwen3.8-27B-Uncensored-AWQ-W4A16-ASYM")

transformers при загрузке распаковывает веса обратно в BF16, так что экономии VRAM
здесь не будет. Реальная экономия видна только в рантаймах с нативными INT4-ядрами
(vLLM, SGLang): ожидаемо ≈ размер файла + KV-кэш.

Параметры сэмплирования

Наследуются от базовой модели:

• Thinking mode: temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.0, presence_penalty=0.0
• Non-thinking: temperature=0.7, top_p=0.80, top_k=20, min_p=0.0, presence_penalty=1.5

Поддерживается reasoning_effort (low / medium / xhigh), контекст 262 144 токена нативно.

Воспроизводимость

В репозитории лежит recipe.yaml, сгенерированный llm-compressor. Ключевая часть:

from llmcompressor.modifiers.awq import AWQModifier

recipe = [AWQModifier(
    targets=["Linear"],
    scheme="W4A16_ASYM",
    ignore=[
        "re:.*lm_head",
        r"re:model\.visual\..*",
        r"re:.*\.linear_attn\.in_proj_a",
        r"re:.*\.linear_attn\.in_proj_b",
        r"re:mtp\..*",
    ],
    mappings=MAPPINGS,   # см. recipe.yaml
)]

Оговорки

• Квантовано 400 Linear-слоёв (64×3 MLP + 16×4 full-attention + 48×3 DeltaNet);
  400 тензоров weight_packed (I32-упаковка INT4) с weight_scale и weight_zero_point.
• Квант не проходил бенчмарк-валидацию — проверена только связность генерации.
  Для продакшена прогоните свои эвалы.
• Vision-часть не квантовалась, поэтому качество на изображениях должно быть близко
  к исходной модели; деградация ожидается прежде всего в текстовой части.
• Базовая модель — uncensored-файнтюн; квантование не добавляет и не снимает никаких
  ограничений, поведение наследуется от orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored.