Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Размер весов: 70,2 ГБ
Лицензия: MIT
Архитектура: qwen3_5_moe · dense
Базовая модель: Ornith-1.0-35B
Библиотека: mlx
Опубликована: 26 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

Ornith-1.0-35B-mlx-bf16

ToPo-ToPo

Изображение и текст → текст3 профессии

Конверсия Ornith-1.0-35B в MLX bf16 для диалоговых задач с текстом и изображениями на Apple Silicon.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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

Ornith-1.0-35B-mlx-bf16 — конвертированная для Apple Silicon версия мультимодальной модели Ornith-1.0-35B, опубликованная ToPo-ToPo. Репозиторий содержит веса в формате MLX и точности bf16; модель загружается через mlx-vlm и предназначена для диалоговой работы с текстом и изображениями.

Модель подходит для вопросов об изображениях и других сценариев генерации текста по визуальному и текстовому контексту. В README также описана проверка в агентном процессе CAD и конечно-элементного анализа, где геометрический результат совпал с эталонной конверсией. Для работы требуется среда MLX на Apple Silicon. Указана лицензия MIT, совпадающая с лицензией исходной модели.

Сценарии применения

ответы на вопросы по изображениям
диалог с передачей изображения и текстового запроса
генерация текстовых описаний по визуальному контексту
использование в агентном CAD-процессе с визуальным вводом

Ограничения

Для запуска нужна среда MLX на Apple Silicon; результаты, описанные в README, ограничены проверкой в конкретном CAD и FEM процессе.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ToPo-ToPo/Ornith-1.0-35B-mlx-bf16

MLX bf16 conversion of deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B for Apple Silicon (mlx-vlm).

Provenance (self-converted from official weights)

Source: deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B (license: mit)
Tool: mlx-vlm 0.6.3 — mlx_vlm.convert --hf-path deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B --mlx-path . --dtype bfloat16
Effective: 16.0 bits/weight
Note (MoE): the source stores experts per-expert (experts.{i}.gate_proj/up_proj/down_proj), while mlx-vlm expects a fused/stacked experts.gate_up_proj. A sanitize monkeypatch fused them before conversion (gate then up, stacked over experts).
Validation: reproduced geometrically exact CAD output in an agentic CAD+FEM pipeline (volumes match the reference mlx-community conversion).

Usage

from mlx_vlm import load, generate
model, processor = load("ToPo-ToPo/Ornith-1.0-35B-mlx-bf16")

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_5MoeForConditionalGeneration
Ревизия весов: f19ede8