Характеристики

Контекст: 10 485 760 токенов
Размер весов: 115 ГБ
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: llama4 · dense
Базовая модель: Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
Библиотека: mlx
Опубликована: 8 апр 2025

Ссылки

Llama-4-Scout-17B-16E-MLX-text-8bit

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

lmstudio-community/Llama-4-Scout-17B-16E-MLX-text-8bit — это текстовая версия модели Llama 4 Scout, адаптированная сообществом lmstudio-community для экосистемы MLX.

1 691скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 апр 2025

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

Базовая модель — meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct, разработанная Meta. Обозначение модели указывает на использование 8-битного представления весов и архитектуру с 17 млрд параметров и 16 экспертами, однако в README не приведены подробности о механизме маршрутизации экспертов или фактическом объёме активных параметров.

Модель предназначена для генерации и обработки текста, включая диалоговые и инструкционные сценарии. Заявлена поддержка арабского, немецкого, английского, испанского, французского, хинди, индонезийского, итальянского, португальского, тайского, тагальского и вьетнамского языков. Сведения о размере контекста, дополнительных модальностях, результатах тестирования, производительности и конкретных ограничениях в README отсутствуют, поэтому их нельзя достоверно оценить.

Использование регулируется Llama 4 Community License от Meta. Лицензия предоставляет ограниченные права на использование, копирование, распространение, модификацию и создание производных работ при соблюдении условий соглашения, включая передачу текста лицензии, указание «Built with Llama», атрибуцию и соблюдение Acceptable Use Policy. Для продуктов и сервисов с более чем 700 млн ежемесячных активных пользователей требуется отдельная лицензия Meta.

Для каких профессий подходит13

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

lmstudio-community/meta-llama-Llama-4-Scout-17B-16E-MLX-text-8bit

This model lmstudio-community/meta-llama-Llama-4-Scout-17B-16E-MLX-text-8bit was converted to MLX format from meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct using mlx-lm version 0.22.4.

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("lmstudio-community/meta-llama-Llama-4-Scout-17B-16E-MLX-text-8bit")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, 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 · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры: Llama4ForConditionalGeneration
Ревизия весов: 5e44dbb