Qwen Sharp Chat Templates

Qwen Sharp Chat Templates

替换 Qwen3.5、3.6 和 3.8 模型的聊天模板，让它们回答前少想一些、回复更紧凑。适合在本地运行 Qwen 做编程和知识工作的人。

由 peculiar-ragdoll 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。

简介

它是什么：Qwen Sharp Chat Templates 是 Qwen3.5、3.6 和 3.8 模型的替换聊天模板，面向知识工作和编程。它建立在 froggeric 修复过的 Qwen 模板之上，并加入一段始终附加的系统提示词。模型卡称，模型之后会使用更少的思考 token，并去掉回复里的多余内容。

适合谁：在自己机器上运行 Qwen 模型、想要更快更紧凑的回答又不想换模型的人。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 开发者 | 在本地 Qwen 环境里换掉默认模板 | 加快仓库任务的修复速度
AI 工具 | 智能体开发者 | 让工具调用在不同运行环境里都正常 | 避免在 LM Studio 里出现重复的工具说明
知识工作 | 分析师 | 在长对话里得到更短的回复 | 去掉多轮对话里的多余内容

如果你只用托管的聊天应用，可以跳过它。

用在哪里：

• llama.cpp，模板选项通过聊天模板 kwargs 参数传入
• 使用 MLX 后端的 LM Studio，模板会检测运行环境自带的工具协议
• transformers 和 oMLX，它们可以传入模板选项

Use case | Who | What they get back
在仓库上编程 | 开发者 | 解决数量相近但更快得到的修复
带工具的智能体运行 | 智能体开发者 | 能被解析而不是泄露原始文本的工具调用
长对话 | 普通用户 | 每一轮里多余内容更少的回复

如何设置：

• 在你机器上运行的 Qwen 3.5、3.6 或 3.8 系列模型
• 允许你替换默认聊天模板的运行环境
• 带 pip 的 Python，用来获取文件

1. 安装 Hugging Face hub 工具。
2. 下载模板文件。
3. 让你的运行环境使用这个模板，替换模型自带的默认模板。

pip install -U huggingface_hub
hf download peculiar-ragdoll/Qwen-Sharp-Chat-Templates

如何使用：换上模板后，照常聊天即可。模型卡提到一个叫 suppress_tool_instructions 的覆盖项，在你的运行环境能传入模板选项时，可以关掉模板自带的工具块。附加的提示词也可以按请求单独关闭。

Tool | What it does
suppress_tool_instructions | 可双向覆盖模板自带的工具块
chat template kwargs flag | llama.cpp 传入模板选项的方式
max_tool_response_chars | 限制工具响应的长度

示例：你在仓库问题上用 Sharp 模板以中等强度运行 Qwen3.8-27b。在那项测试里，Sharp 模板每次修复的耗时中位数为 20.0 分钟，而默认模板是 54.6 分钟。

新手与专家：如果你是新手，聊天模板就是把你的消息格式化后交给模型的外壳。换模板不碰权重就能改变行为，所以先在一个模型上试，再做对比。

如果你是专家，这是 froggeric 的 v22.5 加上拼接进去的系统提示词和本地修订。22.4.1 版在 LM Studio 的 MLX 后端注入自己的工具协议时会让位，模型卡测得 6 次工具调用全部解析成功，之前是 6 次里 2 次。

你向运行环境发送一段对话
Sharp 模板格式化消息
模型少想一些，回答更紧凑
工具调用在同一套协议下被解析

注意事项：模型卡的 SWE-bench-Live 测试里，Sharp 解决了 25 题中的 15 题，默认模板解决了 16 题。

Title: SWE-bench-Live 上得到修复的耗时中位数
默认模板: 54.6 分钟
Sharp 模板: 20.0 分钟

• License: Apache 2.0，与 Hugging Face 记录一致。
• Cost to run: 没有提到 API 密钥或账号。你需要本地模型和运行环境。
• Data it reaches: 下载会访问 Hugging Face。模板本身只负责格式化消息。
• Not for: Qwen3.5、3.6 和 3.8 之外的模型。模型卡还说，SWE-bench-Live 的提升来自速度，而不是解决了更多题目。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 框架：mlx
• 最近 30 天下载：0
• 点赞：502
• 许可证：apache-2.0
• 基于：froggeric/Qwen-Fixed-Chat-Templates
• 标签：jinja, chat-template, qwen, qwen3.5, qwen3.6, qwen3.8, llama.cpp, lm-studio, vllm, tool-calling, thinking, token-efficient

链接

• 模型：https://huggingface.co/peculiar-ragdoll/Qwen-Sharp-Chat-Templates
• 文件：https://huggingface.co/peculiar-ragdoll/Qwen-Sharp-Chat-Templates/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download peculiar-ragdoll/Qwen-Sharp-Chat-Templates

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。