/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
2,8 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
25 сен 2026

MiMo-V2.6-Distill-Qwen-Abliterated

Изображение и текст → текст9 профессий

2-битная мультимодальная версия MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B для диалогов, программирования, агентных задач и анализа изображений.

141скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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

TensorVizion/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-Abliterated — производная версия мультимодальной модели MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B от Xiaomi, представленная в карточке как 2-битная конверсия для MLX. Метаданные указывают архитектуру Qwen3.5 и класс Qwen3_5ForConditionalGeneration; модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Она предназначена для диалоговых и агентных сценариев, программирования, использования инструментов и анализа изображений.

README сообщает, что исходная модель преобразована в формат MLX с помощью mlx-lm 0.31.3; метаданные указывают лицензию MIT. В метаданных также отмечена дистилляция исходной базовой модели, но сведения о конкретном процессе дообучения или об «abliterated»-изменениях не приведены. Доступная информация не подтверждает языковой охват и длину контекста. 2-битное представление ограничивает точность чисел, а конкретные последствия для качества в карточке не описаны.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям
  • диалог с визуальными данными
  • помощь в программировании
  • агентные сценарии с использованием инструментов

Ограничения

Представление весов с точностью 2 бита может влиять на качество, но карточка не приводит оценки этого эффекта. Языки и длина контекста в предоставленных сведениях не описаны.

Для каких профессий подходит9

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

TensorVizion/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-mlx-2Bit

The Model TensorVizion/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-mlx-2Bit was converted to MLX format from XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B using mlx-lm version 0.31.3.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("TensorVizion/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-mlx-2Bit")

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
1de0862

0 моделей