/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
3,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.5-2B
Библиотека
transformers
Опубликована
30 июн 2026

Qwen3.5-2B-mlx-fp16

Изображение и текст → текст3 профессии

Мультимодальная модель Qwen3.5 с 2 млрд параметров для диалогов и ответов на запросы по изображениям, подготовленная для работы с MLX.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 июн 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

Rishu11277/Qwen3.5-2B-mlx-fp16 — мультимодальная модель семейства Qwen3.5 с 2 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen3.5-2B. Карточка указывает преобразование весов для работы в формате MLX; метаданные классифицируют модель как дообученную относительно базовой модели и указывают архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration.

Модель предназначена для диалогов и задач понимания изображений с текстовым ответом. Репозиторий рассчитан на использование с библиотекой mlx-lm версии 0.31.2. Лицензия — Apache-2.0. Ограничения возможностей сверх указанных карточкой не описаны.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по содержимому изображений
  • описание изображений в диалоге
  • визуальный анализ изображений по текстовым запросам

Ограничения

Карточка не описывает специальные ограничения качества или поддерживаемые языки. Для запуска заявлено использование mlx-lm версии 0.31.2.

Для каких профессий подходит3

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

Rishu11277/Qwen3.5-2B-mlx-fp16

The Model Rishu11277/Qwen3.5-2B-mlx-fp16 was converted to MLX format from Qwen/Qwen3.5-2B using mlx-lm version 0.31.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("Rishu11277/Qwen3.5-2B-mlx-fp16")

prompt="hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
b9fbd58

0 моделей