AgentionAI 发布 Qwen3.8-Flash-Next Gyro-Coder GGUF 量化编码模型
原标题：agentionai/Qwen3.8-Flash-Next-Gyro-Coder-GGUF
AI 摘要
AgentionAI 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 Gyro-Coder GGUF 量化版本，通过每层仅保留 512 个专家中与编程相关的 256 个，并用自研 trellis 编码器实现 2.125 bits/weight，使 125B 参数的 MoE 编码模型可在单张 24GB 显卡（19.92 GiB 权重）上运行。新增的 Gyro-Coder-L 面向 32GB 显卡，约 3.2 bits/weight，在 C++ 等测试集上更接近完整模型。v1.2 版本修复了工具调用标签损坏问题，100 个采样点中 0 个损坏（v1.0 为 4 个）。
正文节选
--- base_model: - Qwen/Qwen3.8-Flash-Next base_model_relation: quantized license: other license_name: qwen-community-1.0 library_name: gguf pipeline_tag: text-generation tags: - gguf - qwen3.8-flash-next - qwen4exp - code - experimental - agentionai --- <img src="gyro-coder-header.png" alt="AgentionAI — Gyro Coder 3.8 Flash Next" width="100%"> # Qwen3.8-Flash-Next Gyro-Coder — GGUF **A 125B-parameter coding model on one 24 GB card.** Qwen3.8-Flash-Next is a 125B mixture-of-experts model, the