/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2_5_omni · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Omni-7B
Библиотека
mlx
Опубликована
1 мая 2025

qwen2.5-omni-7b-mlx-4bit

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

MLX-сборка на основе Qwen2.5-Omni-7B для диалоговой генерации текста на устройствах Apple.

188скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены4 мая 2025

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

giangndm/qwen2.5-omni-7b-mlx-4bit — преобразованная в формат MLX модель на основе Qwen2.5-Omni-7B от команды Qwen. Она предназначена для диалоговой генерации текста; исходная модель поддерживает работу с текстом, изображениями, аудио и видео, а также генерацию текста и речи.

Версия подготовлена с помощью mlx-lm 0.24.0 для запуска в экосистеме MLX на устройствах Apple. В метаданных указана архитектура Qwen2.5-Omni, а карточка относит модель к задаче генерации текста. Суффикс 4bit указывает на 4-битное представление, хотя README называет преобразование в MLX и не описывает отдельно характеристики квантования этой версии.

Модель унаследовала мультимодальные возможности базовой Qwen2.5-Omni-7B, но доступная карточка не подтверждает, что все входные и выходные модальности сохранены в этой сборке. Лицензия указана как other; конкретные условия использования следует сверить с лицензией базовой модели и файлами репозитория.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на текстовые запросы
  • генерация текста в приложениях на базе MLX
  • локальный запуск чат-модели на устройствах Apple

Ограничения

README и метаданные не подтверждают сохранение мультимодального ввода и генерации речи именно в этой сборке. Условия лицензии обозначены как other и требуют уточнения по карточке и лицензии базовой модели.

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

giangndm/qwen2.5-omni-7b-mlx

This model giangndm/qwen2.5-omni-7b-mlx was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-Omni-7B using mlx-lm version 0.24.0.

Use with mlx (https://github.com/giangndm/mlx-lm-omni)

uv add mlx-lm-omni 
# or
uv add https://github.com/giangndm/mlx-lm-omni.git
from mlx_lm_omni import load, generate
import librosa
from io import BytesIO
from urllib.request import urlopen

model, tokenizer = load("giangndm/qwen2.5-omni-7b-mlx-4bit")

audio_path = "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen2-Audio/audio/1272-128104-0000.flac"
audio = librosa.load(BytesIO(urlopen(audio_path).read()), sr=16000)[0]

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a speech recognition model."},
    {"role": "user", "content": "Transcribe the English audio into text without any punctuation marks.", "audio": audio},
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True
)

text = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

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.

Класс архитектуры
Qwen2_5OmniModel
Ревизия весов
cc80234

0 моделей