/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Размер весов
1,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2_vl · dense
Базовая модель
Qwen2-VL-2B-Instruct
Библиотека
mlx
Опубликована
28 сен 2026

Qwen2-VL-2B-Instruct-4bit-Lantern

Изображение и текст → текст

Компактная мультимодальная модель Qwen2-VL в 4-битном формате MLX для локального анализа изображений и ответов на вопросы о них.

143скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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

RabiatS/Qwen2-VL-2B-Instruct-4bit-Lantern — копия конвертированных весов mlx-community для офлайн-приложения Lantern; разработчик указывает, что веса не менялись относительно конверсии mlx-community. В основе Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct — мультимодальная плотная модель Qwen2-VL для диалога и анализа изображений. В репозитории указаны 2,2 млрд параметров, 4-битная точность и формат MLX; метаданные каталога приводят 1,5 млрд параметров. Контекст — 32 768 токенов.

Модель принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы. Она предназначена для локального использования на устройствах Apple: может читать меню, вывески, документы и диаграммы на фотографиях, отвечать на вопросы о них и поддерживать уточняющий диалог. Лицензия — Apache-2.0. README описывает работу без передачи пользовательского ввода на сервер, кроме однократной загрузки файлов модели.

Сценарии применения

  • чтение меню и вывесок по фотографии
  • извлечение и объяснение текста на изображении документа
  • ответы на вопросы о содержимом фотографии
  • анализ диаграмм по текстовому запросу
  • уточняющий диалог об изображении на устройстве Apple

Ограничения

Оптимизирована для устройств Apple и формата MLX. README не сообщает, какие естественные языки поддерживаются; размеры модели в README и метаданных различаются.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen2-VL 2B Instruct, 4-bit MLX, for Lantern

A copy of mlx-community/Qwen2-VL-2B-Instruct-4bit, kept here for Lantern, an offline, private AI app for iPhone, iPad and Mac. The model runs entirely on the device: no account, no server, and nothing you type leaves it. The only network use is downloading these files once.

The weights are unchanged from the mlx-community conversion. The original model is Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct.

Parameters2.2 billion
Precision4-bit, MLX format
Downloadabout 1.3 GB
Takes intext and photos
Runs on6 GB iPhones and up, and any Apple silicon Mac.

Good for: Reads a menu, a sign, a document or a diagram in a photo, and answers follow-up questions about it.

Use it in Lantern

Lantern already lists this model. To download this copy instead, open Settings, turn on Show advanced options, choose Add a model from Hugging Face and enter RabiatS/Qwen2-VL-2B-Instruct-4bit-Lantern. Lantern checks it against your device's memory before anything downloads.

Use it with mlx-lm on a Mac

pip install mlx-vlm
mlx_vlm.generate --model RabiatS/Qwen2-VL-2B-Instruct-4bit-Lantern --image photo.jpg --prompt "What is in this picture?"

Licence

Apache 2.0, as published with Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct.

Credit for the model goes to its authors, and for the MLX conversion to mlx-community.

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
Qwen2VLForConditionalGeneration
Ревизия весов
eeee5f8

0 моделей