Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Размер весов: 15,3 ГБ
Лицензия: openmdw-1.1
Архитектура: qwen3_5_moe · dense
Базовая модель: BigBang-v1
Библиотека: mlx
Опубликована: 16 авг 2026

Ссылки

BigBang-v1-mtp-oQ2.7e

Изображение и текст → текст3 профессии

AmixDigital/BigBang-v1-mtp-oQ2.7e — самостоятельная MLX-квантизация модели endless-frontier/BigBang-v1, опубликованная сообществом AmixDigital.

622скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это мультимодальная модель для задач image-text-to-text, то есть обработки изображений и текста с генерацией текстовых ответов. Артефакт ориентирован на локальный запуск на устройствах Apple Silicon под macOS.

Модель использует архитектуру MoE и механизм multi-token prediction (MTP); точные число параметров, поддерживаемые языки и размер контекста в предоставленных данных не указаны. Представлен один уровень квантизации oQ2.7e. Репозиторий содержит четыре MLX Safetensors-фрагмента, а его полный размер составляет 14,259 GiB. В комплект также входят необходимые файлы модели, токенизатор, prompt и ресурсы мультимодальной предобработки.

Сильной стороной является готовый цельный квантизированный артефакт для локального вывода на Apple Silicon. Ограничения включают зависимость от MLX и совместимого оборудования, а также отсутствие в доступных данных сведений о производительности, точности, языках и максимальном контексте. Указана лицензия OpenMDW-1.1.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры: Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
Ревизия весов: c91fa9a