Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge

Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge

用三个 Qwen3.8-27B 微调版本加权合并而成的模型，可编写和解释代码，也能处理推理问题。适合想用一个通用模型做编程和聊天的开发者。

由 xtools-at 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：这个模型把三个分别微调过的 Qwen3.8-27B 版本融合成一套权重。一个贡献者带来编码和高效推理，一个带来由 Fable 数据蒸馏出的对话和知识能力，还有一个带来编码和智能体技能。目标是做一个通用模型，能处理代码、难题和指令，而不偏向某一个专长。

适合谁：适合想用一个自托管模型来做编程帮助和日常提问的开发者，也适合喜欢比较合并模型的人。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
软件 | 开发者 | 向本地模型要代码、解释和调试帮助 | 一条回复里写出并解释一个函数
AI 研究 | 模型爱好者 | 研究三个微调版本加权合并后的表现 | 与三个贡献者各自比较
教育 | 编程教师 | 用推理模型一步步讲解问题 | 一道编程练习的详细解答
支持 | 内部工具团队 | 在自己的硬件上运行通用聊天模型 | 回答技术问题的助手

如果你需要小模型，可以跳过它，因为 BF16 权重约 55.6 GB；如果你想要某个狭窄专长里的最好成绩，也可以跳过。

用在哪里：它是 Safetensors 格式的 transformers 模型，所以能在内存足够的机器上用 Python 运行。

• Windows、macOS 或 Linux 上带 transformers 库的 Python
• 其他人制作的量化和 GGUF 副本，模型卡通过 Hugging Face 搜索链接到它们
• 能加载 transformers 模型的本地编码和聊天工具

使用场景 | 谁用 | 得到什么
编写代码 | 开发者 | 带解释的可运行代码
解决问题 | 学生和工程师 | 没有多余啰嗦的推理回答
通用聊天 | 任何自托管的人 | 英文或中文回答，也就是记录里列出的语言

如何设置：你需要装有 pip 的 Python 和放权重的磁盘空间，BF16 约 55.6 GB，4 位量化的估计约为 13.9 GB。

• 装有 pip 的 Python
• 约 55.6 GB 的空闲磁盘空间放 BF16 权重
• 足够的 GPU 或系统内存来加载 278 亿参数的模型

1. 安装 Hugging Face 下载工具。
2. 把模型文件下载到你的电脑上。
3. 用 transformers 库加载下载好的文件夹。

pip install -U huggingface_hub
hf download xtools-at/Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge

如何使用：模型卡没有给出自己的运行命令。像加载 Qwen3.8 家族里的其他聊天模型一样，通过 transformers 加载它，然后给它一个编码问题或推理任务。

工具 | 作用
transformers | 加载用于文本生成的 Safetensors 权重
hf download | 把模型文件下载到你的电脑上
量化副本 | 其他人制作的、适合较轻硬件的更小版本

示例：让它写一个解析 CSV 文件的函数，并解释它的思路。你应该会得到代码和一步步的解释，因为模型卡说这个合并模型的目标就是编写代码和处理问题。

新手与专家：合并模型是把几个微调模型的权重平均在一起，所以你无需训练任何新东西，就能得到它们优点的混合。第一个小尝试，是下载模型，问它一个简短的编码问题。

对熟悉这个领域的人来说，合并系数是：Coder390 EfficientThink 检查点 1.00，Fable Distill 0.85，Qwopus Coder Flash 0.70。模型卡强调，这些数字只是合并时给每个模型的缩放比例，并不表示各自见过多少数据，也不表示各自为某项能力贡献了多少。三者共用 Qwen3.8-27B 底座，所以权重处在兼容的空间里，取舍在于得到的是一个没有单一明确专长的混合体。

从三个 Qwen3.8-27B 微调版本开始
给每一个设定合并系数
把它们合并成一套权重
用 transformers 加载合并后的模型
询问代码或推理问题

注意事项：这个合并模型混合了三位作者的工作，每个贡献者都有自己的模型卡，写着各自的训练细节。

• 任务标签：Hugging Face 记录把任务列为图像文本到文本，而模型卡描述的是编码和聊天。
• 合并权重：它们是合并中的系数，不是百分比。
• 体积：它有 278 亿参数，以 Safetensors 发布。

Title: 各贡献者的合并权重
Coder390 EfficientThink: 1.00 权重
Fable Distill: 0.85 权重
Qwopus Coder Flash: 0.70 权重

• License: Apache 2.0。
• Cost to run: 未提及，来源没有列出 API 密钥、账号或付费服务，不过权重需要内存充足的机器。
• Data it reaches: 只有你给它的提示词，以及你下载的模型文件。
• Not for: 某个狭窄专长里的最好成绩，因为模型卡描述的是三个模型的混合。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image text to text
• 框架：transformers
• 参数量：27.8B
• Weights: about 55.6 GB in BF16; about 13.9 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：113
• 点赞：5
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en, zh
• 基于：Qwen/Qwen3.8-27B
• Quantized versions: 2
• Fine-tunes: 1
• 标签：transformers, safetensors, qwen3_5, image-text-to-text, qwen3.8, qwen3_8, merge, coding, code-generation, reasoning, efficient-thinking, agentic

链接

• 模型：https://huggingface.co/xtools-at/Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge
• 文件：https://huggingface.co/xtools-at/Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge/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 xtools-at/Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge

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。