Мультимодальная модель семейства Qwen3-VL для оценки релевантности и реранжирования результатов поиска.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Мультимодальная модель для ранжирования, опубликованная arthurcollet и преобразованная в формат MLX из Qwen/Qwen3-VL-Reranker-2B с помощью mlx-vlm 0.3.11. Она оценивает релевантность пар запрос–кандидат и предназначена для реранжирования результатов поиска и отбора подходящих документов или визуальных материалов. Архитектура основана на Qwen3-VL-2B-Instruct; семейство Qwen3-VL поддерживает анализ изображений и видео.
Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а метаданные указывают задачу text-ranking и возможность reranking. Лицензия — Apache-2.0. README отсылает к карточке исходной модели за подробностями, поэтому конкретные характеристики ранжирования в этой карточке не раскрыты.
README не приводит подробных характеристик качества и рекомендуемых сценариев, а перенаправляет к карточке исходной модели. Несмотря на конверсию для MLX, в метаданных указан формат safetensors; совместимость с конкретными средами и устройствами из доступных сведений не следует.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model was converted to MLX format from Qwen/Qwen3-VL-Reranker-2B using mlx-vlm version 0.3.11.
Refer to the original model card for more details on the model.
pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model arthurcollet/Qwen3-VL-Reranker-2B-mlx --max-tokens 100 --temperature 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
MLX-модели работают только на Apple Silicon.