Характеристики

Контекст: 1 048 576 токенов
Параметры: 3,8 млрд
Размер весов: 2,3 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: spark2_5 · dense
Базовая модель: Spark-X2.5-4B
Библиотека: mlx
Опубликована: 1 сен 2026

Ссылки

Spark-X2.5-4B-MLX-4bit

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Spark-X2.5-4B MLX 4-bit — 4-битная MLX-квантизованная версия языковой модели XHToken/Spark-X2.5-4B, разработанной XHToken.

2 237скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены11 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

Это универсальная текстовая модель для рассуждений, программирования, использования инструментов и агентских рабочих процессов.

Модель содержит около 4 миллиардов параметров и поддерживает текстовую генерацию с нативным контекстом до 1 048 576 токенов. Размер файла весов составляет 2,31 ГБ. Модель предназначена для запуска в экосистеме MLX на совместимом оборудовании Apple, а её архитектура spark2_5 на данный момент поддерживается Spark-MLX-LLM. Совместимость с oMLX и стандартным MLX-LM в README не заявлена.

К сильным сторонам относятся существенно уменьшенный размер 4-битных весов и очень длинное контекстное окно, что подходит для обработки больших документов и длительных агентских сценариев. При этом README не содержит подробных результатов тестирования, сведений о языках, конкретных мультимодальных возможностях или ограничениях качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

[!IMPORTANT] Compatibility: This model uses the spark2_5 architecture. It is currently supported with Spark-MLX-LLM, but not yet with oMLX or standard MLX-LM.

Spark-X2.5-4B MLX 4-bit

MLX 4-bit quantization of XHToken/Spark-X2.5-4B, a 4B general-purpose language model for reasoning, coding, tool use, and agentic workflows. Native context: 1,048,576 tokens (1M).

Benchmarks

Upstream Spark-X2.5-4B benchmark comparison

Benchmark results reported by XHToken for Spark-X2.5-4B in thinking mode.

Files

Format	Weights	Size
MLX 4-bit	model.safetensors	2.31 GB

Includes the upstream chat_template.jinja. Checksums: SHA256SUMS.txt.

Source

Source model: XHToken/Spark-X2.5-4B
Source revision: ea14618d20e76b5b093d3ee20a5b9d733bb12410
Source license: Apache-2.0

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры: Spark2_5ForCausalLM
Ревизия весов: 92b3135