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GGUF
German
English
llama.cpp
mtp
speculative-decoding
qwen3
multimodal
conversational
Instructions to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with llama.cpp:
Install (macOS, Linux)
curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Use pre-built binary
# Download pre-built binary from: # https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./llama-server -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Build from source code
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-server llama-cli # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama-server -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Use Docker
docker model run hf.co/Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF", "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "Describe this image in one sentence." }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://cdn.britannica.com/61/93061-050-99147DCE/Statue-of-Liberty-Island-New-York-Bay.jpg" } } ] } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
- Ollama
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with Ollama:
ollama run hf.co/Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
- Unsloth Studio
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with Unsloth Studio:
Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF to start chatting
Install Unsloth Studio (Windows)
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF to start chatting
- Pi
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Configure the model in Pi
# Install Pi: npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent # Add to ~/.pi/agent/models.json: { "providers": { "llama-cpp": { "baseUrl": "http://localhost:8080/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "none", "models": [ { "id": "Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
- Lemonade
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Run and chat with the model
lemonade run user.Qwen3.8-27B-MTP-GGUF-Q8_0
List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Configure Hermes
# Install Hermes: curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash hermes setup # Point Hermes at the local server: hermes config set model.provider custom hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1 hermes config set model.default Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Configure OpenClaw
# Install OpenClaw: npm install -g openclaw@latest # Register the local server and set it as the default model: openclaw onboard --non-interactive --mode local \ --auth-choice custom-api-key \ --custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1 \ --custom-model-id "Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0" \ --custom-provider-id llama-cpp \ --custom-compatibility openai \ --custom-text-input \ --accept-risk \ --skip-health
Run OpenClaw
openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"
File size: 14,483 Bytes
e7328a2 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 | #!/usr/bin/env python3
"""Faehigkeits-Benchmark: Terminal und Programmierung, gegen einen llama-server.
Bewertet wird ausschliesslich maschinell:
* Terminal-Aufgaben — der gelieferte Shell-Einzeiler laeuft in einer
Wegwerf-Sandbox, geprueft wird die tatsaechliche Ausgabe bzw. der
Dateizustand danach.
* Code-Aufgaben — die gelieferte Funktion laeuft gegen feste Testfaelle.
Kein Modell benotet ein anderes. Wo etwas nicht laeuft, gilt es als
durchgefallen, und der Grund wird protokolliert.
./bench_skills.py --port 8290 --modell "Qwen3.8-27B Q8_0" --out ergebnis.json
"""
import argparse
import json
import os
import re
import shutil
import subprocess
import sys
import tempfile
import time
import urllib.request
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
import tasks_terminal
import tasks_code
# Wird aus main() gesetzt. Steuert, ob der Denkblock zugelassen wird.
REASONING = False
# Muster, die eine Shell-Antwort sofort disqualifizieren. Der Befehl laeuft zwar
# in einer Sandbox, aber ein 'rm -rf /' oder ein sudo hat dort trotzdem nichts
# verloren — das waere ein Treffer gegen das echte System.
GEFAEHRLICH = re.compile(
r"(^|[;&|`(\s])(sudo|doas|su)\s"
r"|rm\s+(-[a-zA-Z]*\s+)*(/|/\*|~|\$HOME)(\s|$)"
r"|mkfs|fdisk|dd\s+[^|]*of=/dev/"
r"|>\s*/dev/(sd|nvme)"
r"|shutdown|reboot|halt|init\s+0"
r"|:\(\)\s*\{.*\}\s*;\s*:" # Fork-Bombe
r"|curl[^|]*\|\s*(ba)?sh|wget[^|]*\|\s*(ba)?sh"
r"|chmod\s+-R\s+777\s+/"
r"|systemctl|pkill|killall"
)
def frage(port, prompt, max_tokens, timeout):
"""Eine Anfrage an den Server. Liefert (text, messwerte, fehler).
messwerte enthaelt beide Token-Raten: die Generierrate (was der Nutzer als
Tempo empfindet) und die Prompt-Rate (wie schnell die Eingabe verarbeitet
wird). Nur die Generierrate zu melden verschweigt die halbe Wahrheit —
bei langen Eingaben dominiert die Prompt-Phase die Wartezeit."""
b = {
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": max_tokens,
"cache_prompt": False,
"temperature": 0.2,
"top_p": 0.9,
}
if not REASONING:
# NUR ueber chat_template_kwargs. Das Feld "enable_thinking" auf
# oberster Ebene wird von llama.cpp nicht an die Chat-Vorlage
# durchgereicht und bleibt wirkungslos — gemessen: 825 Zeichen
# Denkblock trotz enable_thinking=false, gegen 0 Zeichen hiermit.
b["chat_template_kwargs"] = {"enable_thinking": False}
body = json.dumps(b).encode()
req = urllib.request.Request(
f"http://127.0.0.1:{port}/v1/chat/completions",
data=body, headers={"Content-Type": "application/json"})
t0 = time.time()
leer = dict(tps=0.0, prompt_tps=0.0, tokens=0, prompt_tokens=0,
sekunden=0.0, ttft=0.0)
try:
with urllib.request.urlopen(req, timeout=timeout) as r:
d = json.load(r)
except Exception as e:
leer["sekunden"] = time.time() - t0
return "", leer, f"{type(e).__name__}: {e}"
sek = time.time() - t0
m = d.get("choices", [{}])[0].get("message", {})
txt = m.get("content") or ""
denken = m.get("reasoning_content") or ""
t = d.get("timings", {})
return txt, dict(
tps=t.get("predicted_per_second") or 0.0,
prompt_tps=t.get("prompt_per_second") or 0.0,
tokens=t.get("predicted_n") or 0,
prompt_tokens=t.get("prompt_n") or 0,
# Zeichen statt Token, weil der Server den Denkblock nicht getrennt
# zaehlt. Verhaeltnis Denken/Antwort ist damit trotzdem ablesbar.
denk_zeichen=len(denken),
antwort_zeichen=len(txt),
abbruch=d.get("choices", [{}])[0].get("finish_reason") or "",
# Zeit bis zum ersten Token: die Prompt-Phase in Millisekunden.
ttft=round((t.get("prompt_ms") or 0.0) / 1000.0, 3),
sekunden=round(sek, 2),
), ""
def schaele_code(text):
"""Holt den Code aus der Antwort. Modelle liefern mal mit Zaun, mal ohne,
mal mit Vorrede — alle drei Faelle muessen durchgehen, sonst misst man
Formatierungsdisziplin statt Koennen."""
zaun = re.findall(r"```(?:python|py|bash|sh|shell)?\s*\n(.*?)```",
text, re.S)
if zaun:
return max(zaun, key=len).strip()
# Kein Zaun: alles nach einer etwaigen Vorrede nehmen.
return text.strip()
def schaele_befehl(text):
"""Holt den Shell-Einzeiler. Nimmt die erste Zeile, die nach Befehl aussieht."""
roh = schaele_code(text)
zeilen = [z.strip() for z in roh.splitlines() if z.strip()]
zeilen = [z for z in zeilen if not z.startswith("#")]
if not zeilen:
return ""
# Ein '$' oder '> ' am Anfang ist Prompt-Deko, kein Befehl.
z = zeilen[0]
z = re.sub(r"^\s*(\$|>|%)\s+", "", z)
# Mehrzeilige Befehle mit Backslash-Fortsetzung zusammensetzen.
if z.endswith("\\") and len(zeilen) > 1:
z = " ".join(x.rstrip("\\").strip() for x in zeilen)
return z.strip()
def baue_sandbox():
d = tempfile.mkdtemp(prefix="bench-sandbox-")
for name, inhalt in tasks_terminal.SANDBOX.items():
with open(os.path.join(d, name), "w") as f:
f.write(inhalt)
for name, groesse in tasks_terminal.SANDBOX_SIZED.items():
with open(os.path.join(d, name), "wb") as f:
f.write(b"\0" * groesse)
return d
def lauf_terminal(aufgabe, befehl):
"""Fuehrt den Befehl in einer frischen Sandbox aus. Liefert (bestanden, grund)."""
if not befehl:
return False, "leere Antwort"
if GEFAEHRLICH.search(befehl):
return False, "abgelehnt: gefaehrliches Muster"
d = baue_sandbox()
try:
p = subprocess.run(["bash", "-c", befehl], cwd=d, timeout=15,
capture_output=True, text=True, errors="replace")
out = p.stdout
if aufgabe.get("datei_check"):
dateien = {}
for name in tasks_terminal.SANDBOX:
pfad = os.path.join(d, name)
if os.path.isfile(pfad):
dateien[name] = open(pfad, errors="replace").read()
ok = bool(aufgabe["datei_check"](dateien))
return ok, "" if ok else f"Dateizustand falsch (rc={p.returncode})"
if p.returncode != 0 and not out.strip():
return False, f"rc={p.returncode}: {p.stderr.strip()[:80]}"
try:
ok = bool(aufgabe["check"](out))
except Exception as e:
return False, f"Ausgabe unbrauchbar: {type(e).__name__}"
return ok, "" if ok else f"Ausgabe falsch: {out.strip()[:60]!r}"
except subprocess.TimeoutExpired:
return False, "Zeitueberschreitung (15s)"
except Exception as e:
return False, f"{type(e).__name__}: {e}"
finally:
shutil.rmtree(d, ignore_errors=True)
# Wird als eigener Prozess gestartet, damit eine Endlosschleife oder ein
# Absturz im Modellcode den Benchmark nicht mitreisst.
RUNNER = r'''
import json, sys
quelle = sys.stdin.read()
auftrag = json.loads(quelle)
ns = {}
ergebnisse = []
try:
exec(auftrag["code"], ns)
except Exception as e:
print(json.dumps({"fehler": "Code laedt nicht: %s: %s" % (type(e).__name__, e)}))
sys.exit(0)
for ausdruck, erwartet in auftrag["tests"]:
try:
lokal = dict(ns)
# ERG als Sentinel, nicht "_r": Funktionsnamen wie suche_rotiert
# enthalten "_r" und landeten sonst faelschlich im exec-Zweig.
if "ERG" in ausdruck:
exec(ausdruck, lokal)
wert = lokal.get("ERG")
else:
wert = eval(ausdruck, lokal)
# Tupel und Listen gelten als gleich, wenn der Inhalt stimmt —
# die Aufgabe schreibt die Behaeltersorte nicht vor.
def norm(x):
if isinstance(x, (list, tuple)):
return [norm(i) for i in x]
return x
ergebnisse.append(norm(wert) == norm(erwartet))
except Exception as e:
ergebnisse.append(False)
print(json.dumps({"ergebnisse": ergebnisse}))
'''
def lauf_code(aufgabe, code):
"""Laesst den gelieferten Code gegen die Testfaelle laufen."""
if not code.strip():
return False, 0, len(aufgabe["tests"]), "leere Antwort"
auftrag = json.dumps({"code": code, "tests": aufgabe["tests"]})
try:
p = subprocess.run([sys.executable, "-c", RUNNER], input=auftrag,
capture_output=True, text=True, timeout=30)
except subprocess.TimeoutExpired:
return False, 0, len(aufgabe["tests"]), "Zeitueberschreitung (30s)"
try:
d = json.loads(p.stdout.strip().splitlines()[-1])
except Exception:
return False, 0, len(aufgabe["tests"]), f"Runner stumm: {p.stderr.strip()[:70]}"
if "fehler" in d:
return False, 0, len(aufgabe["tests"]), d["fehler"]
e = d["ergebnisse"]
return all(e), sum(e), len(e), "" if all(e) else f"{sum(e)}/{len(e)} Testfaelle"
def main():
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("--port", type=int, default=8290)
ap.add_argument("--modell", required=True, help="Anzeigename fuer die Tabelle")
ap.add_argument("--out", required=True)
ap.add_argument("--max-tokens", type=int, default=900)
ap.add_argument("--timeout", type=int, default=300)
ap.add_argument("--nur", default="", help="term|code, sonst beides")
ap.add_argument("--reasoning", action="store_true",
help="Denkblock zulassen (sonst per chat_template_kwargs aus)")
args = ap.parse_args()
global REASONING
REASONING = args.reasoning
print(f"Reasoning: {'AN' if REASONING else 'AUS'}, "
f"max_tokens={args.max_tokens}", file=sys.stderr)
bericht = {"modell": args.modell, "reasoning": REASONING,
"max_tokens": args.max_tokens,
"terminal": [], "code": [], "messungen": []}
if args.nur in ("", "term"):
print(f"--- Terminal ({len(tasks_terminal.TASKS)} Aufgaben) ---",
file=sys.stderr)
for a in tasks_terminal.TASKS:
txt, m, fehler = frage(args.port, a["prompt"],
args.max_tokens, args.timeout)
if fehler:
bericht["terminal"].append(
dict(id=a["id"], titel=a["titel"], ok=False, grund=fehler,
antwort=""))
print(f" {a['id']} {a['titel']:<26} SERVERFEHLER {fehler[:50]}",
file=sys.stderr)
continue
befehl = schaele_befehl(txt)
ok, grund = lauf_terminal(a, befehl)
bericht["terminal"].append(
dict(id=a["id"], titel=a["titel"], ok=ok, grund=grund,
antwort=befehl[:200], **m))
bericht["messungen"].append(m)
print(f" {a['id']} {a['titel']:<26} {'OK ' if ok else 'FEHL'} "
f"{m['tps']:5.1f} t/s {m['tokens']:4d} Tok {grund[:45]}",
file=sys.stderr)
if args.nur in ("", "code"):
print(f"--- Programmierung ({len(tasks_code.TASKS)} Aufgaben) ---",
file=sys.stderr)
for a in tasks_code.TASKS:
txt, m, fehler = frage(args.port, a["prompt"],
args.max_tokens, args.timeout)
if fehler:
bericht["code"].append(
dict(id=a["id"], titel=a["titel"], ok=False, grund=fehler,
bestanden=0, gesamt=len(a["tests"])))
print(f" {a['id']} {a['titel']:<26} SERVERFEHLER {fehler[:50]}",
file=sys.stderr)
continue
code = schaele_code(txt)
ok, best, ges, grund = lauf_code(a, code)
bericht["code"].append(
dict(id=a["id"], titel=a["titel"], ok=ok, grund=grund,
bestanden=best, gesamt=ges, code=code[:600], **m))
bericht["messungen"].append(m)
print(f" {a['id']} {a['titel']:<26} {'OK ' if ok else 'FEHL'} "
f"{m['tps']:5.1f} t/s {m['tokens']:4d} Tok "
f"{best}/{ges} {grund[:35]}", file=sys.stderr)
t, c, mm = bericht["terminal"], bericht["code"], bericht["messungen"]
tps = sorted(x["tps"] for x in mm if x["tps"] > 0)
ptps = sorted(x["prompt_tps"] for x in mm if x["prompt_tps"] > 0)
med = lambda v: v[len(v) // 2] if v else 0.0
bericht["summe"] = {
"terminal_ok": sum(1 for x in t if x["ok"]), "terminal_n": len(t),
"code_ok": sum(1 for x in c if x["ok"]), "code_n": len(c),
"code_testfaelle_ok": sum(x.get("bestanden", 0) for x in c),
"code_testfaelle_n": sum(x.get("gesamt", 0) for x in c),
"tps_median": round(med(tps), 1),
"tps_min": round(tps[0], 1) if tps else 0.0,
"tps_max": round(tps[-1], 1) if tps else 0.0,
"prompt_tps_median": round(med(ptps), 1),
"tokens_gesamt": sum(x["tokens"] for x in mm),
"sekunden_gesamt": round(sum(x["sekunden"] for x in mm), 1),
"anfragen": len(mm),
# Der Preis des Denkens: wie viele Token im Schnitt, und wie viel davon
# Grubelei statt Antwort war. Ein Lauf, der ans Token-Limit stoesst,
# hat die Antwort nie ausgegeben — deshalb wird das mitgezaehlt.
"tokens_je_aufgabe": round(sum(x["tokens"] for x in mm) / len(mm), 1)
if mm else 0,
"denk_zeichen_gesamt": sum(x.get("denk_zeichen", 0) for x in mm),
"antwort_zeichen_gesamt": sum(x.get("antwort_zeichen", 0) for x in mm),
"am_limit": sum(1 for x in mm if x.get("abbruch") == "length"),
}
with open(args.out, "w") as f:
json.dump(bericht, f, ensure_ascii=False, indent=1)
s = bericht["summe"]
print(f"\n{args.modell} [Reasoning {'AN' if REASONING else 'AUS'}]: "
f"Terminal {s['terminal_ok']}/{s['terminal_n']}, "
f"Code {s['code_ok']}/{s['code_n']} "
f"({s['code_testfaelle_ok']}/{s['code_testfaelle_n']} Testfaelle), "
f"{s['tps_median']:.1f} t/s Median "
f"({s['tps_min']:.1f}-{s['tps_max']:.1f}), "
f"Prompt {s['prompt_tps_median']:.0f} t/s, "
f"{s['tokens_gesamt']} Token in {s['sekunden_gesamt']}s, "
f"{s['tokens_je_aufgabe']:.0f} Token/Aufgabe, "
f"{s['am_limit']} am Limit abgeschnitten", file=sys.stderr)
print(f"geschrieben: {args.out}", file=sys.stderr)
if __name__ == "__main__":
main()
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