Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
为研究人员和开发者提供带视觉编码器的预训练 9B 基础模型,用于微调和实验,而不是直接聊天。能处理文本和图像。
Qwen3.5-9B-Base 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download Qwen/Qwen3.5-9B-Base
Qwen3.5-9B-Base 是 Qwen3.5 系列中仅做过预训练的 9B 模型,是附带视觉编码器的语言模型。它是基础模型,用作微调和研究的起点,而不是直接对话。它支持 201 种语言和方言。
想要一个强大的开源基础模型来微调、做上下文学习实验或在其上构建的研究人员和开发者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 研究 | 机器学习研究人员 | 在基础模型上做上下文学习实验 | 不经过对话调优,测试少样本提示词 |
| 软件 | 开发者 | 为产品任务微调它 | 为客服助手训练一个 LoRA 适配器 |
| 本地化 | 语言团队 | 让它适应某种语言或方言 | 用一种地区语言的文本做微调 |
如果你想要开箱即聊的模型,可以跳过它,改选指令微调的版本。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 微调 | 开发者 | 一个建立在 9B 基础模型上的定制模型 |
| 上下文实验 | 研究人员 | 基础模型在少样本提示词下的行为 |
| 多模态研究 | 研究人员 | 一个能接受文本和图像的基础模型 |
pip install -U huggingface_hub hf download Qwen/Qwen3.5-9B-Base
在 Transformers、vLLM 或 SGLang 里加载权重,用于微调或少样本实验。卡片说控制词元已经训练过,所以用官方聊天模板做 LoRA 式训练时,不需要新的嵌入。
你加载基础模型,用官方聊天模板在自己的样本上微调一个 LoRA 适配器。控制词元已经可用,所以不必训练嵌入。
如果你是新手,要知道基础模型只会续写文本,不太会遵循指令。请先微调,或者聊天时改用指令微调的同系列模型。
语言模型有 32 层,排成 8 组,每组先是三个 Gated DeltaNet 块,再是一个 Gated Attention 块,隐藏维度为 4096,并做了多步 MTP 训练。上下文原生为 262,144 个词元,可扩展到 1,010,000。
为研究人员和开发者提供带视觉编码器的预训练 9B 基础模型,用于微调和实验,而不是直接聊天。能处理文本和图像。
由 Qwen 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:Qwen3.5-9B-Base 是 Qwen3.5 系列中仅做过预训练的 9B 模型,是附带视觉编码器的语言模型。它是基础模型,用作微调和研究的起点,而不是直接对话。它支持 201 种语言和方言。
适合谁:想要一个强大的开源基础模型来微调、做上下文学习实验或在其上构建的研究人员和开发者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
研究 | 机器学习研究人员 | 在基础模型上做上下文学习实验 | 不经过对话调优,测试少样本提示词
软件 | 开发者 | 为产品任务微调它 | 为客服助手训练一个 LoRA 适配器
本地化 | 语言团队 | 让它适应某种语言或方言 | 用一种地区语言的文本做微调
如果你想要开箱即聊的模型,可以跳过它,改选指令微调的版本。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
微调 | 开发者 | 一个建立在 9B 基础模型上的定制模型
上下文实验 | 研究人员 | 基础模型在少样本提示词下的行为
多模态研究 | 研究人员 | 一个能接受文本和图像的基础模型
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download Qwen/Qwen3.5-9B-Base
如何使用:在 Transformers、vLLM 或 SGLang 里加载权重,用于微调或少样本实验。卡片说控制词元已经训练过,所以用官方聊天模板做 LoRA 式训练时,不需要新的嵌入。
示例:你加载基础模型,用官方聊天模板在自己的样本上微调一个 LoRA 适配器。控制词元已经可用,所以不必训练嵌入。
新手与专家:如果你是新手,要知道基础模型只会续写文本,不太会遵循指令。请先微调,或者聊天时改用指令微调的同系列模型。
语言模型有 32 层,排成 8 组,每组先是三个 Gated DeltaNet 块,再是一个 Gated Attention 块,隐藏维度为 4096,并做了多步 MTP 训练。上下文原生为 262,144 个词元,可扩展到 1,010,000。
带视觉编码器的预训练基础模型
在 Transformers、vLLM 或 SGLang 中加载
微调,或做上下文测试
你适配后的模型
注意事项:
Title: Context length in tokens
Native: 262144 词元
Extended: 1010000 词元
用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:
pip install -U huggingface_hub
hf download Qwen/Qwen3.5-9B-Base
然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
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