/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
8,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.5-4B
Библиотека
transformers
Опубликована
7 июл 2026

Qwen3.5-4B-mlx-fp16

Изображение и текст → текст3 профессии

Конвертированная в MLX мультимодальная модель Qwen3.5-4B для диалогов и ответов на вопросы по изображениям.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 июл 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

guille-mas/Qwen3.5-4B-mlx-fp16 — конвертированная в формат MLX версия мультимодальной модели Qwen3.5-4B. Она предназначена для диалогов и задач понимания изображений с генерацией текстовых ответов. Модель использует плотную архитектуру Qwen3.5 с 4 млрд параметров и поддерживает ввод текста и изображений.

Репозиторий создан на основе Qwen/Qwen3.5-4B и конвертирован с помощью mlx-lm версии 0.31.2. Весы представлены в формате safetensors и точности FP16; лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для запуска через MLX и сценариев визуального диалога.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям
  • описание изображений в диалоге
  • визуальный диалог с пользователем

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

guille-mas/Qwen3.5-4B-mlx-fp16

The Model guille-mas/Qwen3.5-4B-mlx-fp16 was converted to MLX format from Qwen/Qwen3.5-4B using mlx-lm version 0.31.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("guille-mas/Qwen3.5-4B-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
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
8a95af0

0 моделей