/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
9,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.8-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
19 авг 2026

Qwen3.8-9B-mlx-8Bit

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

SiddhJagani/Qwen3.8-9B-mlx-8Bit — это 8-битная квантованная версия модели empero-ai/Qwen3.8-9B, преобразованная пользователем SiddhJagani в формат MLX с помощью mlx-lm версии 0.31.2.

870скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 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

Модель предназначена для запуска и генерации текста через MLX, главным образом в сценариях локального инференса на совместимом оборудовании Apple.

Модель относится к семейству Qwen, имеет размер 9 миллиардов параметров и поддерживает текстовую генерацию на английском языке. В README заявлены возможности reasoning, function-calling, distillation и SFT, однако подробные характеристики архитектуры, размер контекста, точный набор поддерживаемых языков и результаты оценки не указаны. Формат MLX и 8-битная квантизация могут снизить требования к памяти и упростить локальный запуск, но потенциально сопровождаются потерей качества по сравнению с полной точностью; степень такой потери в предоставленных данных не измерена.

Для использования требуется библиотека mlx-lm; в README приведён пример загрузки и генерации текста. Лицензия модели указана как Apache-2.0. Условия использования базовой модели и совместимость заявленных возможностей function-calling с конкретными прикладными сценариями отдельно не раскрыты.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SiddhJagani/Qwen3.8-9B-mlx-8Bit

The Model SiddhJagani/Qwen3.8-9B-mlx-8Bit was converted to MLX format from empero-ai/Qwen3.8-9B using mlx-lm version 0.31.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("SiddhJagani/Qwen3.8-9B-mlx-8Bit")

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
17f2d87

0 моделей