/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
8,6 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Ornith-1.0-9B
Библиотека
mlx
Опубликована
27 июн 2026

Ornith-1.0-9B-JANG_6M

Изображение и текст → текст4 профессии

Квантованная мультимодальная модель Ornith-1.0-9B для диалога и ответов на вопросы по изображениям.

64скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 сен 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

JANGQ-AI/Ornith-1.0-9B-JANG_6M — мультимодальная модель для диалога по изображениям и тексту, основанная на Ornith-1.0-9B от DeepReinforce. Она использует гибридную плотную архитектуру Qwen3.5: 32 текстовых слоя, из которых 24 используют Gated-DeltaNet, а 8 — обычное полное внимание; размер скрытого представления — 4096. По README, веса представлены в профиле JANG_6M: 8-битное внимание, 6-битный MLP с размером группы 64 и башня зрения в fp16; объём модели составляет около 8 ГБ.

Модель принимает изображения и текст и предназначена для визуальных вопросов и ответов, описания изображений и мультимодального диалога. Для запуска требуются MLX Studio или среда выполнения vMLX с загрузчиком JANG; стандартный mlx_lm не загружает этот формат корректно. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображению
  • описание содержимого фотографии
  • диалог о загруженном изображении
  • извлечение визуальных сведений по текстовому запросу

Ограничения

Для запуска нужны MLX Studio или vMLX с загрузчиком JANG; стандартный mlx_lm не поддерживает этот пакет корректно. Веса представлены в смешанной точности 8/6 бит, а башня зрения — в fp16.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Ornith-1.0-9B · JANG_6M

Vision-language · Qwen3.5 hybrid backbone · 6-bit near-lossless mixed precision · ~8.0 GB

⚠️ Requires MLX Studio (or the vMLX runtime) to run. Standard mlx_lm cannot load JANG bundles correctly — they store the Qwen3.5 RMSNorm un-shifted and rely on the runtime's +1 scale_shift + per-layer bit detection. MLX Studio includes the JANG loader.

JANG_6M = 8-bit attention + 6-bit MLP (affine mixed precision, group-size 64); vision tower kept fp16. A near-lossless JANG profile from JANGQ-AI.

Architecture

Familyqwen3_5 (dense, hybrid)
Text layers32 — 24 Gated-DeltaNet + 8 full-attention
MoE / dimshidden 4096 · untied lm_head
VisionViT tower (model.visual) preserved fp16
Cachehybrid (GDN state + KV for attention layers)
Parsersreasoning qwen3 · tools qwen

Provenance

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.

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
f038c5f

0 моделей