/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.8-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
16 авг 2026

Qwen3.8-9B-mlx-4Bit

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

keXjos/Qwen3.8-9B-mlx-4Bit — языковая модель для генерации текста, преобразованная в формат MLX из базовой модели empero-ai/Qwen3.8-9B с использованием mlx-lm 0.31.2.

4 278скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены16 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

Разработчик конвертации — keXjos; исходную модель разработала команда empero-ai. Модель предназначена для запуска и генерации текста через библиотеку mlx-lm, включая диалоговые сценарии при наличии совместимого chat template.

Модель имеет размер 9B параметров и 4-битное представление, ориентированное на эффективное выполнение в MLX. В карточке заявлены поддержка английского языка, reasoning, function-calling и обучение методом SFT, однако подробности архитектуры, длины контекста, фактической поддержки модальностей и количественные показатели качества не указаны. MLX-формат и 4-битная квантизация могут быть сильными сторонами для локального запуска на совместимом оборудовании, но могут ограничивать точность по сравнению с полноразмерными вариантами. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит13

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-mlx-4Bit

The Model keXjos/Qwen3.8-9B-mlx-4Bit was converted to MLX format from empero-ai/Qwen3.8-9B 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-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
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
3833d02

0 моделей