/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
17,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.5-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
7 июл 2026

Qwen3.5-9B-mlx-fp16

Изображение и текст → текст4 профессии

Конвертированная для MLX мультимодальная модель Qwen3.5-9B для диалога и анализа изображений с текстовым ответом.

16скачиваний 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/Qwen3.5-9B-mlx-fp16 — конвертированная в формат MLX модель Qwen3.5-9B, подготовленная guille-mas для запуска с mlx-lm. Это плотная мультимодальная модель с 9 млрд параметров, поддерживающая диалог и обработку изображений вместе с текстом. Она подходит для вопросов по изображениям и других сценариев, где нужно сочетать визуальный ввод с текстовым ответом. Репозиторий содержит веса safetensors; README указывает преобразование исходной Qwen/Qwen3.5-9B с помощью mlx-lm 0.31.2. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы об изображениях
  • описание содержимого фотографии
  • диалог с визуальным контекстом

Ограничения

README не сообщает длину контекста или поддерживаемые естественные языки. Для запуска в MLX требуется mlx-lm.

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

guille-mas/Qwen3.5-9B-mlx-fp16

The Model guille-mas/Qwen3.5-9B-mlx-fp16 was converted to MLX format from Qwen/Qwen3.5-9B 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/Qwen3.5-9B-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
20079d9

0 моделей