Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Размер весов: 5 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen3_5 · dense
Базовая модель: Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-INSTRUCT-HERETIC-UNCENSORED
Библиотека: transformers
Опубликована: 22 апр 2026

Ссылки

Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-INSTRUCT-HERETIC-UNCENSORED-mlx-4Bit

Изображение и текст → текст3 профессии

enet45/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-INSTRUCT-HERETIC-UNCENSORED-mlx-4Bit — это 9-миллиардная инструкционно дообученная языковая модель, конвертированная в формат MLX из модели DavidAU/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-INSTRUCT-HERETIC-UNCENSORED с использованием mlx-lm 0.31.2.

867скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены22 апр 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 запуска через библиотеку mlx-lm, в первую очередь в экосистеме Apple MLX.

Основные сценарии применения включают генерацию и продолжение художественных текстов, создание сюжетов и подсюжетов, написание сцен, сторителлинг, ролевые диалоги и работу с произведениями разных жанров, включая научную фантастику и романтику. В карточке заявлена поддержка английского и китайского языков. Также указана 4-битная версия, что уменьшает требования к памяти по сравнению с полноразмерными вариантами, но может влиять на точность и качество генерации. Размер контекста, точная архитектура, результаты тестирования и фактическая мультимодальность не указаны.

К сильным сторонам относятся специализация на творческом письме, заявленная работа с различными жанрами и удобный запуск в формате MLX. Ограничения — отсутствие опубликованных бенчмарков и подробностей о датасетах, контексте и качестве по языкам; 4-битное квантование также может снижать точность по сравнению с более высокоточными версиями. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

Для каких профессий подходит3

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 IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

enet45/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-INSTRUCT-HERETIC-UNCENSORED-mlx-4Bit

The Model enet45/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-INSTRUCT-HERETIC-UNCENSORED-mlx-4Bit was converted to MLX format from DavidAU/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-INSTRUCT-HERETIC-UNCENSORED using mlx-lm version 0.31.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("enet45/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-INSTRUCT-HERETIC-UNCENSORED-mlx-4Bit")

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры: Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов: 3289a7e