Qwen3.8-27B · FP8 (dynamic)

8-bit quantization of Qwen/Qwen3.8-27B, produced for efficient vLLM serving. Quantized by axteam.

Revision 2026-11-02 (config fix): the earlier config.json excluded the vision tower from quantization with the pattern re:model\.visual\..*, which does not match the names vLLM uses for these modules (visual.*). vLLM 0.32 therefore built the vision layers as FP8 and loaded the BF16 vision weights into them, so image input gave wrong answers; text input was not affected. Only config.json changed (the pattern now also matches vLLM's names); the weights are the same. Checked with vLLM 0.32.0 on 2026-11-02: the vision weights now load as BF16, and a synthetic test image (red circle, blue square, the caption "QWEN TEST 2026") is described correctly. If you downloaded this repo before 2026-11-01 23:22:50 UTC (revision 6a6dba4), download config.json again.

Quantization details

• Scheme — W8A8 — FP8 E4M3 weights (per-output-channel scale), dynamic per-token FP8 activations, stored as compressed-tensors float-quantized (scheme FP8_DYNAMIC).
• Kept in BF16 — the vision tower & projector (model.visual.*), the multi-token-prediction head (mtp.*), all RMSNorms, token embeddings, the LM head, the SSM non-linear parts (linear_attn.conv1d/A_log/dt_bias). Left unquantized to preserve quality (about 12% of all parameters in this build).
• Tokenizer / chat_template / generation_config are identical to the original. config.json is the original plus a quantization_config block.

This is post-training quantization (PTQ) — no retraining. FP8 dynamic is calibration-free.

Benchmarks (measured)

Every column was measured with the same harness and settings — lm-evaluation-harness on vLLM, greedy, completion-style prompts without a chat template (0- or 5-shot, as listed in each row). MMLU here is lm-eval's generative variant (mmlu_generative: the model writes the answer letter and only an exact match on the first line counts), so it is not directly comparable with MMLU scores measured another way (e.g. log-likelihood scoring). Percentages are recovery vs. the BF16 original.

Evaluation (measured)

Fidelity to the BF16 original on an internal mixed English/Korean set (100 prompts, BF16 greedy answers scored under each build — same harness for every row).

These measure fidelity to the base model, not absolute task scores.

Requirements

Usage (vLLM)

Start an OpenAI-compatible server:

vllm serve axteam/Qwen3.8-27B-FP8-dynamic --max-model-len 32768

Query it:

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "model": "axteam/Qwen3.8-27B-FP8-dynamic",
  "messages": [{"role": "user", "content": "대한민국의 수도는 어디인가요?"}],
  "temperature": 1.0, "top_p": 0.95, "top_k": 20, "max_tokens": 512
}'

Offline inference in Python:

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="axteam/Qwen3.8-27B-FP8-dynamic", max_model_len=32768)
params = SamplingParams(temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20, max_tokens=1024)
out = llm.chat([{"role": "user", "content": "Explain model quantization in two sentences."}], params)
print(out[0].outputs[0].text)

# image input (URL or data: URI)
messages = [{"role": "user", "content": [
    {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/your-image.png"}},
    {"type": "text", "text": "Describe this image."},
]}]
out = llm.chat(messages, params)
print(out[0].outputs[0].text)

Recommended sampling (from the original generation_config.json): temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20. Thinking mode is on by default in the chat template; to turn it off pass chat_template_kwargs={"enable_thinking": False} (Python llm.chat(..., chat_template_kwargs=...), or "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": false} in the request body). Text-only serving: add --limit-mm-per-prompt '{"image": 0, "video": 0}' to skip loading the vision encoder's memory budget.

Reducing KV-cache memory (optional, serve-time)

The KV cache is kept in BF16 by default. KV-cache precision is a runtime choice, independent of the weight quantization above. This is a hybrid model: only its 16 full-attention layers keep a KV cache, while its 48 linear-attention (Gated DeltaNet) layers keep a fixed-size state per request, which --kv-cache-dtype does not change. FP8 halves the full-attention KV cache, so the saving grows with context length and is small for many short requests:

vllm serve axteam/Qwen3.8-27B-FP8-dynamic --kv-cache-dtype fp8

License

Quantized derivative of Qwen/Qwen3.8-27B (Apache-2.0). All original weights, tokenizer and chat template belong to the Qwen team.

---

한국어 요약

Qwen/Qwen3.8-27B의 FP8 (W8A8) 양자화 빌드 · 제작 axteam

개요

양자화 상세

• 가중치: FP8(E4M3), 출력 채널별 스케일
• 활성화: 실행 시 토큰별 동적 FP8
• 양자화 절차: PTQ(학습 후 양자화, 재학습 없음), 가중치 스케일은 미리 계산하고 활성화 스케일은 실행 시 토큰마다 계산
• BF16 유지: 비전 타워·투영층(model.visual.*), MTP 헤드(mtp.*), 모든 RMSNorm, 토큰 임베딩, LM 헤드, SSM의 선형층 외 파라미터(linear_attn.conv1d·A_log·dt_bias) — 전체 파라미터의 약 12%
• 원본 파일: 토크나이저·chat template·generation config는 원본과 동일, config.json은 원본에 quantization_config 블록만 추가

품질 (실측)

• 원본 대비 충실도: PPL 1.3651 (원본 1.3586, +0.5%, 낮을수록 원본에 가까움), 다음 토큰 top-1 일치율 97.3% (원본 자체 기준값 99.4%) — 내부 영어·한국어 혼합 프롬프트 100개, 원본(BF16)의 greedy 답변을 기준 텍스트로 측정
• 벤치마크 평균: 69.87 (원본 68.77, 101.6%) — MMLU(생성형)·GSM8K·ARC-Challenge·Winogrande·KMMLU·HAE-RAE 6종 평균, lm-evaluation-harness + vLLM, chat template 없는 완성형 프롬프트(과제별 0·5-shot, 표 참고)·greedy, 모든 빌드를 같은 설정으로 측정
• 한국어 벤치마크: KMMLU 65.71 (원본 65.72, 100.0%) · HAE-RAE 76.54 (원본 76.35, 100.2%)
• MMLU 방식: lm-eval 생성형 변형(mmlu_generative) — 모델이 답 글자를 생성하고 첫 줄이 정확히 일치해야 정답으로 채점하므로, 다른 방식(예: log-likelihood 채점)으로 잰 MMLU 점수와 직접 비교 불가

요구사항

• 실행 엔진: vLLM 0.17.0 이상(이 구조를 지원하는 첫 버전), 이 빌드는 vLLM 0.32.0에서 실행 확인
• vLLM 0.32 설치 조건: Python 3.11~3.14, torch 2.13(CUDA 13.0 빌드, CUDA 13 지원 드라이버 필요), transformers 5.16.1 이상 5.20 미만, compressed-tensors 0.17.0 — transformers·compressed-tensors는 vLLM이 버전을 고정하므로 compressed-tensors를 따로 업그레이드하지 말 것 (이 체크포인트는 0.19.0으로 저장됐지만 0.17.0에서도 로드됨)
• GPU: NVIDIA Turing(sm75, 예: T4) 이상, V100(sm70) 미지원 — FP8 연산은 Ada·Hopper·Blackwell(sm89 이상)에서 수행, Turing·Ampere는 vLLM이 가중치 전용 FP8로 자동 전환 (GPU별 지원 여부는 vLLM 0.32 커널 선택 코드 기준, 실제 실행은 B200에서만 확인)
• 메모리: 가중치 31.2 GB + KV 캐시(컨텍스트 길이 × 동시 요청 수에 비례) + 활성화·CUDA graph용 수 GB — GPU 한 장에 다 들어가지 않으면 --tensor-parallel-size N으로 분산
• Transformers로 직접 사용: transformers 5.2.0 이상 + compressed-tensors 0.15.0 이상 (Qwen3.5-0.8B의 FP8·AWQ-4bit·NVFP4A16·NVFP4 빌드로 CPU에서 확인)
• trust_remote_code: 불필요

사용법

• 서버 실행: vllm serve axteam/Qwen3.8-27B-FP8-dynamic --max-model-len 32768 — OpenAI 호환 API
• Python: LLM(model="axteam/Qwen3.8-27B-FP8-dynamic", max_model_len=32768).chat(...) — 전체 예시는 위 영어 본문 'Usage (vLLM)' 절 참고
• 권장 샘플링: temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20 (원본 generation_config.json 기준)
• thinking 모드: 기본 켜짐 — 끄려면 chat_template_kwargs={"enable_thinking": False} 전달(Python은 llm.chat() 인자, HTTP는 요청 본문의 "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": false})
• 이미지 입력: 메시지에 image_url 항목 사용
• 텍스트만 사용할 때: --limit-mm-per-prompt '{"image": 0, "video": 0}' — 비전 타워용 메모리 예약을 생략해 메모리 절약
• KV 캐시 절감(선택): vllm serve에 --kv-cache-dtype fp8 추가 — 하이브리드 구조라 KV 캐시는 풀 어텐션 16개 층에만 있고, 선형 어텐션(Gated DeltaNet) 48개 층의 요청별 고정 크기 상태는 이 옵션으로 바뀌지 않음 → 풀 어텐션 KV 캐시만 절반으로 줄어 긴 컨텍스트에서 효과가 크고 짧은 요청이 많을 때는 작음 (가중치 양자화와 별개인 실행 옵션)

참고

• 수정 이력 (2026-11-02, 설정 수정): 이전 config.json은 비전 타워를 양자화에서 빼는 규칙(re:model\.visual\..*)이 vLLM이 쓰는 모듈 이름(visual.*)과 맞지 않아, vLLM 0.32가 비전 층을 FP8로 만들고 BF16 비전 가중치를 그대로 넣었음 → 이미지 입력 답이 틀림(텍스트 입력은 영향 없음) — config.json의 규칙만 vLLM 이름까지 맞게 고침(가중치 동일) — vLLM 0.32.0 확인(2026-11-02): 비전 가중치가 BF16으로 로드됨, 모델이 시험 그림(빨간 원·파란 사각형·글자 "QWEN TEST 2026")을 바르게 설명 — 2026-11-01 23:22:50 UTC(리비전 6a6dba4) 이전에 받았다면 config.json만 다시 받을 것

라이선스

• 라이선스: Apache-2.0 — 원본 모델의 라이선스를 그대로 따름
• 권리: 원본 가중치·토크나이저·chat template은 Qwen 팀(Alibaba) 소유, 이 리포는 양자화 파생물