/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
2,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Библиотека
mlx
Опубликована
30 сен 2026

irx-2

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

IRx-2 — компактный офлайн-чат-ассистент для повседневных вопросов, помощи с кодом и практических советов на устройствах пользователя.

464скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 окт 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

IRx-2 — компактный офлайн-чат-ассистент семейства IRx, разработанный автором репозитория ikppramesh. Модель предназначена для повседневных вопросов и запуска непосредственно на телефонах, планшетах и компьютерах; сборка в этом репозитории использует MLX и 4-битные веса safetensors на базе архитектуры Qwen3.5. README рекомендует устройство с 8 ГБ оперативной памяти или больше и отмечает баланс качества ответов и скорости.

Модель помогает объяснять ошибки и писать код, составлять учебные планы и отвечать на общие практические вопросы, в том числе о фермерском хозяйстве. Встроенный дайджест новостей охватывает отдельные заголовки по состоянию на 3 октября 2026 года. Модель работает без подключения к интернету; заявленная лицензия — Apache-2.0.

Ограничения: это небольшая модель, которая уступает крупным облачным системам в сложных рассуждениях, программировании и широте знаний, а также может уверенно сообщать неверные факты. Новости после указанной даты и темы вне дайджеста ненадёжны; автор не рекомендует включать нативный вызов инструментов.

Сценарии применения

  • объяснение ошибок в программном коде
  • написание небольших функций и SQL-запросов
  • составление учебного плана к экзаменам
  • планирование бюджета небольшого фермерского хозяйства
  • сравнение способов полива
  • ответы на вопросы по отдельным новостям до 3 октября 2026 года

Ограничения

Модель может ошибаться в фактах и уступает крупным облачным системам в сложных рассуждениях, глубоком программировании и широте знаний. Сведения о новостях ограничены дайджестом до 3 октября 2026 года; автор не рекомендует использовать встроенный вызов инструментов.

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

IRx-2 — ⭐ Best Overall

The recommended model of the IRx family: a private, offline AI chat assistant with the best balance of answer quality and speed. Everything runs on your device — no internet connection, no account, and nothing you type ever leaves your phone, tablet or laptop.

The IRx family

All four run fully offline — nothing you type ever leaves your device.

ModelDownloadBest forPhones & tablets (GGUF)Mac (MLX)
IRx-mini~0.8GBThe smallest. Simple, quick answers on phones with just 4GB of RAMirx-mini-GGUFirx-mini
IRx-1~1.2GBFast, quick everyday answers on almost any phoneirx-1-GGUFirx-1
⭐ IRx-2 — Best Overall~2.7GBThe best balance of answer quality and speedirx-2-GGUFirx-2
IRx-2 Pro~5.3GBThe most detailed, long-form answers and long conversationsirx-2-pro-GGUFirx-2-pro

Not sure which to pick? Start with ⭐ IRx-2. Choose IRx-mini for a 4GB-RAM phone, IRx-1 for fast everyday answers on most phones, and IRx-2 Pro for the richest answers on a device with 12GB+ RAM.

See them side by side: the IRx board compares all four models, shows their measured speed live, and has an animated step-by-step setup guide for PocketPal on iPhone and Android.

What IRx-2 does best — ⭐ Best Overall

IRx-2 is the recommended model for most people. It is about twice the size of IRx-1, which shows in clearer reasoning, better-structured answers, more reliable writing and stronger coding help — while still running comfortably on phones and tablets with 8GB+ RAM.

WhoExample things to ask
Software developers"Explain this error and how to fix it: …" · "Write a function that validates an email address, with tests." · "Why is this SQL query slow?"
Farmers"Plan a monthly budget for a 2-acre vegetable farm." · "Compare drip and flood irrigation: pros and cons." · "Write a loan application letter to my bank."
Students"Make a one-week study plan for my exams." · "Explain Newton's laws with everyday examples."
Teachers"Create a 40-minute lesson plan on the water cycle, with a short quiz."
Shop & small business owners"Outline a simple business plan for a tea stall." · "Write a polite reply to a customer complaint."
Writers & creators"Outline a 5-minute YouTube script about saving money." · "Make this paragraph sound more professional."
Job seekers"Improve these resume bullet points." · "Give me 10 likely interview questions for a sales role."
Everyday life"Plan a family weekend on a budget." · "Help me write a birthday message for my father."

Measured on the same Mac CPU: IRx-2 generates about 26 tokens/s vs IRx-1's 54 — roughly half the speed, for noticeably better answers.

Usage (Mac, MLX)

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
from mlx_lm.sample_utils import make_sampler

model, tokenizer = load("ikppramesh/irx-2")
messages = [{"role": "user", "content": "How do I convert Celsius to Fahrenheit?"}]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=False)
print(generate(model, tokenizer, prompt=prompt, max_tokens=1024,
               sampler=make_sampler(temp=0.7, top_p=0.95)))

No system prompt is required: the built-in chat template supplies the IRx-2 one when none is given, and always keeps thinking mode off. Sample at a non-zero temperature (e.g. temp=0.7). On a phone or tablet, use the GGUF build.

Limitations

  • Not a frontier-scale model — it won't match large hosted AI services on very hard multi-step reasoning, deep coding problems or breadth of world knowledge.
  • Facts can be wrong. Like any small offline model it can state things confidently that aren't true — double-check anything important, such as prices, medicines and doses, laws, and local farming advice (seed varieties, chemical quantities, weather).
  • Not a replacement for professionals — medical, legal and financial answers are general information only.
  • News up to 3 October 2026 only — it can't look anything up, and news details can be imprecise.
  • Don't enable native tool/function-calling in chat apps — never trained; plain chat is reliable.

Changelog

  • 2026-10-03 — News refresh and quality update

    • Built-in news digest (up to 3 October 2026). The model's built-in prompt now carries 15 of the day's top headlines across India, world, business, science and technology, AI and sports, so it can answer questions about them offline, in any app, with no internet. In testing, answers about digest headlines contained the real facts 47% of the time, against 0% for news learned through training alone.
    • Knows its cutoff. Asked how current it is, it says its news goes up to 3 October 2026 and suggests checking a news source for anything later.
    • News sources: 18. Times of India, The Hindu (National, Business, Sport, Sci-Tech), Indian Express, NDTV, LiveMint, BBC (World, Business, Science, Technology), Al Jazeera, ESPNcricinfo, NASA, TechCrunch, The Verge and MIT Technology Review. Recent headlines were also added to training.
    • Cleaner training data. Removed answers that repeat themselves, refusals, answers copied from earlier in a chat and leftover chat-export text. Greetings no longer trigger a self-introduction, and identity answers never credit another AI company.
    • Passed the pre-publish check: repeated 8-turn conversations with the repeat penalty off and the app's thinking request on — no loops, no copied answers, no hidden reasoning, correct identity.
    • Keep in mind: news outside the digest is not reliably known, and small models can mix up names, numbers and dates. Double-check anything important. The digest adds a few seconds before the first reply of a new chat.
  • 2026-09-30 — First release. Built with the IRx pipeline's fixes: fine-tune merged into the full-precision base and quantized once with an importance matrix (no repeating/looping replies), thinking mode always off, identity built in. Passed the automated pre-publish check: repeated 8-turn conversations with the repeat penalty off and the app's thinking request on — no loops, no copied answers, no hidden reasoning, correct identity.

License

Apache 2.0. IRx-2 is a derivative fine-tuned model — full Apache 2.0 terms apply as with any work under this license.

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
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
e33e158

0 моделей