/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen_image21 · dense
Базовая модель
Qwen-Image-2.1
Библиотека
mlx-serve
Опубликована
20 сен 2026

Qwen-Image-2.1-MLX-Serve-4bit

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Qwen-Image-2.1 MLX-Serve 4bit — 4-битная квантованная версия модели Qwen/Qwen-Image-2.1, подготовленная пользователем ddalcu для запуска через mlx-serve на компьютерах Mac с Apple Silicon.

3 842скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены29 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

Модель предназначена для генерации изображений по текстовому описанию, а также поддерживает сценарий image-to-image с параметрами image и strength. Для API mlx-serve предусмотрена генерация изображений размером 512×512 и 1024×1024; число шагов по умолчанию составляет 40. При использовании negative_prompt и guidance_scale выше 1 включается classifier-free guidance.

Квантование выполнено до 4 бит с размером группы 64 для линейных слоёв DiT-блоков и текстового энкодера. VAE, embed_tokens, нормализации и некоторые небольшие или общие линейные слои сохранены в плотном формате; Qwen3-VL vision tower и lm_head удалены, поскольку модель предназначена только для text-to-image. Размер пакета составляет около 10,7 ГБ, а заявленная целевая конфигурация — Mac с 16 ГБ памяти. На M1 Pro с 32 ГБ памяти измерено пиковое потребление около 9,55 ГБ для 4-битной версии при разрешении 1024×1024.

Основное преимущество модели — существенное снижение требований к памяти по сравнению с 8-битной версией, что делает запуск возможным на совместимых Mac. Ограничение заключается в том, что на момент публикации пакет работает только с веткой mlx-serve feat/qwen-image-2.1; выпущенные версии mlx-serve и MLX Core его не поддерживают. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, как и базовая модель.

Для каких профессий подходит3

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

Qwen-Image-2.1 MLX-Serve 4-bit

4-bit pack of Qwen/Qwen-Image-2.1 for mlx-serve: 11.2 GB, for 16 GB Macs.

sample

What is in it

The checkpoint's own diffusers layout and key names, with the DiT block linears and the text-encoder layer linears affine-quantized to 4-bit (group 64). Kept dense: the VAE (f32), embed_tokens, norms, and the DiT's small or shared linears. Kept: the Qwen3-VL vision tower, for instruction editing. Dropped: lm_head and the VAE's per-frame time_convs. Built by tests/convert_qwen_image21_weights.py --preset 16gb.

Measured (M1 Pro, 32 GB)

PackSizeStepsWall clock incl. loadPeak memory
8-bit1024x102440985 s (~23 s/step)12.95 GB
4-bit1024x1024387 s9.55 GB
4-bit512x51220118 s-

On a Mac the full set would crowd, mlx-serve loads the text encoder per request and frees it before the denoise, so the resident set is the DiT and VAE.

Run it

brew tap ddalcu/mlx-serve https://github.com/ddalcu/mlx-serve
brew install mlx-serve
mlx-serve pull ddalcu/Qwen-Image-2.1-MLX-Serve-4bit
mlx-serve serve
curl localhost:11234/v1/images/generations -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"model":"ddalcu/Qwen-Image-2.1-MLX-Serve-4bit","prompt":"a red fox in fresh snow","size":"1024x1024"}'

40 steps when steps is omitted. guidance_scale above 1 with a negative_prompt runs real CFG (two forwards per step). image + strength does image-to-image. "mode":"edit" with an image (plus up to 9 ref_images) edits it from the prompt.

Apache-2.0, same as the base model.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx-serve

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Ревизия весов
1cdbb51

0 моделей