/ Модель

Характеристики

Размер весов
4,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma4 · dense
Библиотека
mlx
Опубликована
30 сен 2026

irx-2-pro

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

IRx-2 Pro — локальный офлайн-чат-ассистент для длинных подробных ответов и многошаговых бесед.

360скачиваний 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 Pro — офлайн-чат-ассистент семейства IRx, опубликованный ikppramesh. Это 4-битная модель семейства Gemma 4 в формате MLX/SafeTensors с шаблоном чата; она рассчитана на локальную работу на Mac и требует устройства с 12 ГБ оперативной памяти или больше. Модель генерирует текст и предназначена для длинных подробных ответов и продолжительных диалогов; примеры применения включают помощь с разработкой ПО, планированием фермерского сезона, подготовкой отчётов и обучением. README указывает, что модель обучалась с контекстным окном 2048 токенов. В неё также включён офлайн-дайджест новостей с данными по 3 октября 2026 года.

Модель работает без подключения к интернету, а запросы остаются на устройстве. В карточке заявлена лицензия Apache-2.0. README предупреждает, что модель уступает крупным размещённым сервисам в сложных рассуждениях, программировании и широте знаний, может уверенно сообщать неверные факты и не подходит для вызова инструментов или функций. Дайджест не обеспечивает надёжных сведений о новостях за пределами перечисленных заголовков.

Сценарии применения

  • пошаговое проектирование небольшого приложения
  • обсуждение рефакторинга кода в нескольких сообщениях
  • составление плана сельскохозяйственного сезона
  • подготовка предложения для продажи продукции
  • преобразование заметок в структурированный отчёт
  • объяснение учебной темы и составление вопросов для самопроверки

Ограничения

Может ошибаться в фактах и уступает крупным облачным моделям в сложных рассуждениях, сложных задачах программирования и широте знаний. Не предназначена для вызова инструментов; сведения о новостях ограничены встроенным дайджестом по 3 октября 2026 года.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

IRx-2 Pro

The largest edition of the IRx family: a private, offline AI chat assistant for long, detailed answers and extended conversations. Everything runs on your device — no internet connection, no account, and nothing you type ever leaves it.

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 Pro does best

IRx-2 Pro is the largest edition. It was trained with the longest context window of the family (so it learned from nearly all of the long conversations in the training data), which makes it the best choice for long, detailed answers and for working through a topic over many messages. It runs at about the same speed as IRx-2, but needs more memory: use it on devices with 12GB+ RAM, or on a Mac.

WhoExample things to ask
Software developers"Help me design a small inventory app step by step — data model, screens and API." · "Walk me through refactoring this code over a few messages."
Farmers"Help me write a full-season plan for my farm — sowing, watering, spraying and harvest — then let's refine it." · "Write a detailed proposal to sell my produce to a local supermarket."
Students & researchers"Turn these notes into a structured report with headings and a summary." · "Explain this topic in depth, then quiz me on it."
Teachers"Create a full week's unit on fractions: daily lessons, activities and a final test."
Business owners"Draft a detailed marketing plan for my new bakery." · "Write a complete employee handbook outline."
Writers & creators"Write a 1,500-word blog post on healthy habits." · "Help me develop a short story over several messages."
Everyday life"Plan a 7-day family trip with a day-by-day schedule and budget."

Measured on the same Mac CPU: IRx-2 Pro generates about 24 tokens/s, close to IRx-2's 26 — most of its extra size is lookup tables that cost little compute.

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-pro")
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 Pro 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 (published earlier the same day under a different repository name; old links redirect here). Trained with a 2048-token window, merged into the full-precision base and quantized once with an importance matrix. 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 Pro 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
Gemma4ForConditionalGeneration
Ревизия весов
4d6121a

0 моделей