/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
1,4 млрд
Размер весов
932 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
EuroLLM-1.7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
25 июл 2026

EuroLLM-1.7B-Instruct-mlx-4Bit

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

EuroLLM-1.7B-Instruct-mlx-4Bit — инструкционная языковая модель на базе EuroLLM-1.7B-Instruct от utter-project, конвертированная пользователем jevoma4362 в формат MLX с помощью mlx-lm 0.31.2.

1 561скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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

Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования через интерфейс mlx-lm, включая сценарии локального запуска на совместимом оборудовании Apple MLX.

Модель содержит 1,7 млрд параметров и использует 4-битное представление, что уменьшает требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, итальянского, португальского, польского, нидерландского, турецкого, шведского, чешского, греческого, венгерского, румынского, финского, украинского, словенского, словацкого, датского, литовского, латышского, эстонского, болгарского, норвежского, каталонского, хорватского, ирландского, мальтийского, галисийского, китайского, русского, корейского, японского, арабского и хинди. Длина контекста и архитектурные детали в README не указаны.

К сильным сторонам относятся компактный размер, 4-битная оптимизация и широкий набор поддерживаемых языков. Ограничения связаны с меньшим числом параметров по сравнению с крупными моделями, возможными потерями качества из-за квантования и зависимостью от экосистемы MLX. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит8

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

jevoma4362/EuroLLM-1.7B-Instruct-mlx-4Bit

The Model jevoma4362/EuroLLM-1.7B-Instruct-mlx-4Bit was converted to MLX format from utter-project/EuroLLM-1.7B-Instruct using mlx-lm version 0.31.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("jevoma4362/EuroLLM-1.7B-Instruct-mlx-4Bit")

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
6564fac

0 моделей