/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
6,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.8-9B-Distill
Библиотека
transformers
Опубликована
22 авг 2026

Qwen3.8-9B-Distill-mlx-5Bit

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

keXjos/Qwen3.8-9B-Distill-mlx-5Bit — это 5-битная версия модели empero-ai/Qwen3.8-9B-Distill, конвертированная в формат MLX с помощью mlx-lm 0.31.2.

842скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены22 авг 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 локального запуска на устройствах, поддерживающих MLX; в README приведён пример использования через библиотеку mlx-lm. Заявленный язык — английский.

Модель связана со сценариями рассуждений, дистилляции, supervised fine-tuning и function calling, однако подробные сведения об архитектуре, точном количестве параметров, размере контекста и поддерживаемых модальностях не указаны. Ключевое преимущество версии — 5-битное представление и адаптация к MLX, что может быть удобно для ресурсоэффективного локального вывода. Ограничения и результаты тестирования в README не приведены. Распространение указано по лицензии Apache 2.0.

Для каких профессий подходит10

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

keXjos/Qwen3.8-9B-Distill-mlx-5Bit

The Model keXjos/Qwen3.8-9B-Distill-mlx-5Bit was converted to MLX format from empero-ai/Qwen3.8-9B-Distill using mlx-lm version 0.31.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("keXjos/Qwen3.8-9B-Distill-mlx-5Bit")

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
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
d6c1ecd

0 моделей