StillDeadcode/swift1.5-qwen3.8-27b-fp8

Karta zdrojového modelu popisuje, jak byl trénován, jak byl hodnocen a k čemu slouží.

Průměrná relativní chyba vah FP8 vůči modelovému checkpointu bf16: asi 2,7% na blok, chyba zaokrouhlení E4M3. Neměřeno jako divergence KL oproti modelu bf16.

Před nahráním byla doručena na jeden Radeon AI PRO R9700 (--tp 1, 32K kontext): aritmetika, vícestupňový slovní problém, volání nástroje, popis obrázku a čtyři souběžné požadavky, vše zodpovězeno správně, přičemž bylo přijato 45-82% konceptů DFlash2.

Na jedné 32GB kartě se závaží vejdou do kratšího kontextu a vkládací tabulka do hostitelské paměti RAM: