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title: Qwen3.5-27B-w8a8-mtp
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/Eco-Tech/Qwen3.5-27B-w8a8-mtp"
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repository: Eco-Tech/Qwen3.5-27B-w8a8-mtp
last_updated: 2026-05-29
license: "Apache License 2.0"
pipeline_tag: image-text-to-text
tasks:
  - image-text-to-text
model_type:
  - qwen3_5
architectures:
  - Qwen3_5ForConditionalGeneration
base_model:
  - Qwen/Qwen3.5-27B
base_model_relation: quantized
parameters: 27.8B
tensor_type:
  - F32
  - I8
  - BF16
library_name:
  - safetensors
  - pytorch
frameworks:
  - PyTorch
downloads: 23224
stars: 2
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# Qwen3.5-27B-w8a8-mtp

> Qwen3.5-27B-w8a8-mtp - Eco-Tech 在 ModelScope 开源的模型。Qwen3.5-27B-w8a8-mtp

Eco-Tech/Qwen3.5-27B-w8a8-mtp 是 ModelScope 魔搭社区上的 27.8B 参数image-text-to-text模型，采用 Apache License 2.0 许可，基于 Qwen/Qwen3.5-27B 构建。

- **Repository**: Eco-Tech/Qwen3.5-27B-w8a8-mtp
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: image-text-to-text
- **Parameters**: 27.8B
- **Base model**: Qwen/Qwen3.5-27B
- **Downloads**: 23224
- **Stars**: 2
- **Last updated**: 2026-05-29

Source: https://www.modelscope.cn/models/Eco-Tech/Qwen3.5-27B-w8a8-mtp

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# Qwen3.5-27B-w8a8-mtp

## 1. 基本信息
| 项目 | 信息 |
|:------:|:------:|
| 原始模型名  | Qwen3.5-27B |
| 原始模型链接  | [ Qwen/Qwen3.5-27B ](https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.5-27B) |
| msmodelslim commit id | 51fbb8a2f3cba234ef6d04e3f04d807dc9082fe2 |
| 精度测试机型  | Atlas 800T A2 1台 |
| 精度测试平台  | docker vllm-ascend |
| 版本  | vllm-ascend:v0.17.0rc1 |
| 链接  | quay.m.daocloud.io/ascend/vllm-ascend:v0.17.0rc1 |


## 2 量化脚本：
现已集成[一键量化](https://gitcode.com/Ascend/msmodelslim/tree/master/example/Qwen3_5#qwen35-27b-w8a8量化)
```shell
msmodelslim quant --model_path ${MODEL_PATH} --save_path ${SAVE_PATH} --device npu --model_type Qwen3.5-27B --quant_type w8a8 --trust_remote_code True
```

## 3 精度测试结果

| 模型名 |  量化格式 | 数据集 | 测试精度 % | 本地浮点精度 % |
|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|
| Qwen3.5-27B-w8a8-mtp | w8a8 | mmlupro | 85.94 | 86.24 |
| Qwen3.5-27B-w8a8-mtp | w8a8 | ceval | 91.01 | 91.98 |
| Qwen3.5-27B-w8a8-mtp | w8a8 | gpqa | 84.34 | 84.34 |

* 使用ais_bench,其中`max_out_len = 65536`。精度存在波动，建议多次测试。