/ Модель

Характеристики

Контекст
1 010 000 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
15 янв 2026

Qwen2.5-7B-Instruct-1M-Thinking-Claude-Gemini-GPT5.2-DISTILL-mlx-fp16

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Конвертированная в MLX версия Qwen2.5-7B для диалогов, рассуждений и творческой генерации текста с заявленным контекстом до 1 010 000 токенов.

145скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены15 янв 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 конвертированная в формат MLX версия модели DavidAU/Qwen2.5-7B-Instruct-1M-Thinking-Claude-Gemini-GPT5.2-DISTILL, созданная alexgusevski с помощью mlx-lm 0.29.1. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2.5 с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоге, творческого письма и рассуждений. Заявленная длина контекста — до 1 010 000 токенов; поддерживаются английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, китайский и японский языки.

Модель подходит для создания рассказов и сцен, продолжения сюжета, ролевых диалогов и генерации ответов с рассуждениями. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; в названии также указана точность fp16 и формат MLX. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • написание рассказов и художественной прозы
  • продолжение сцен и развитие сюжетных линий
  • генерация основного и побочных сюжетов
  • ролевые диалоги на нескольких языках
  • создание ответов с блоками рассуждений

Ограничения

Заявленный контекст в 1 010 000 токенов не гарантирует одинаковое качество на всей длине. Лицензия и независимые оценки качества в предоставленных материалах не описаны.

Для каких профессий подходит4

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

alexgusevski/Qwen2.5-7B-Instruct-1M-Thinking-Claude-Gemini-GPT5.2-DISTILL-mlx-fp16

The Model alexgusevski/Qwen2.5-7B-Instruct-1M-Thinking-Claude-Gemini-GPT5.2-DISTILL-mlx-fp16 was converted to MLX format from DavidAU/Qwen2.5-7B-Instruct-1M-Thinking-Claude-Gemini-GPT5.2-DISTILL using mlx-lm version 0.29.1.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("alexgusevski/Qwen2.5-7B-Instruct-1M-Thinking-Claude-Gemini-GPT5.2-DISTILL-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
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
2a3284c

0 моделей