تم إصدار Qwen 3.8 27B في 14 أغسطس 2026، وتم إصدار نسخ GGUF من Shape Learn-Lite بعد أربعة أيام. استخدمت هذه الإصدارات Lite ميزانية تحسين أصغر وعددًا أقل من الفحوصات. الآن، نماذج Shape Learn الكاملة مكتملة وتم اختبارها alongside المجموعات Lite.

تؤدي نماذج Shape Learn الكاملة أداءً أفضل بكثير. يصل GPU-5 إلى 99.63% من درجة BF16 في الاختبار، بينما يصل GPU-4 إلى 98.72% بـ 11.0 جيجابايت مقابل 13.1 جيجابايت. تقع جميع النماذج الخمس على حد الجودة-السرعة في ست مقارنات GPU.

يُسرّع الت解码 التخميني باستخدام MTP أو DFlash2throughput عبر جميع النماذج. DFlash2 أسرع لكنه يحتاج إلى م更多的 ذاكرة ويفتقر إلى دعم إدخل الصور. MTPيعمل مع إدخل الصور وهو أفضل لل摇了 المituations مقيد VRAM.

الكيانات الرئيسية: شركات: llama.cpp, Unsloth, ISTA-DASLab

السؤال المتكرر: كيف تقارن نماذج Shape Learn Lite بال unins versions الكاملة؟

Shape Learn Lite أدى بشكل أفضل من المتوقع، مع ثلاثة من ستة نماذج على الحد. نماذج Shape Learn الكاملة تُوسّع حد الجودة-السرعة أكثر، معلو GPU-5 يصل إلى 99.63% من درجات BF16 في جميع الاختبارات.

FAQ Q: كيف تقارن نماذج Shape Learn Lite بال unins versions الكاملة؟

FAQ A: Shape Learn Lite أدى بشكل أفضل من المتوقع، مع ثلاثة من ستة نماذج على الحد. نماذج Shape Learn الكاملة تُوسّع حد الجودة-السرعة أكثر، معلو GPU-5 يصل إلى 99.63% من درجات BF16 في جميع الاختبارات.