/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
8,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_vl · dense
Базовая модель
Qwen3-VL-4B-Instruct
Опубликована
14 окт 2025

Qwen3-VL-4B-Instruct-MLX-6bit

Изображение и текст → текст7 профессий

Qwen3-VL-4B-Instruct-MLX-6bit — это 6-битная MLX-квантизированная версия мультимодальной модели Qwen3-VL-4B-Instruct, разработанной командой Qwen.

84 502скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены28 окт 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

Квантизацию выполнила команда LM Studio с использованием mlx_vlm; модель оптимизирована для работы на устройствах с Apple Silicon.

Модель предназначена для задач image-text-to-text: обработки изображений и текстовых запросов с генерацией текстовых ответов. Она может использоваться в локальных мультимодальных приложениях, где требуется анализ визуального содержимого и взаимодействие с ним на естественном языке. В README не указаны поддерживаемые языки, размер контекста и подробности архитектуры.

Ключевая особенность модели — 6-битное квантование, снижающее требования к ресурсам по сравнению с полной версией и ориентированное на эффективный запуск через MLX на Apple Silicon. При этом квантизация может ограничивать точность по сравнению с исходной моделью, а качество и применимость зависят от конкретной задачи. Модель создана на основе Qwen3-VL-4B-Instruct; LM Studio не является её разработчиком или владельцем и не гарантирует точность или безопасность результатов.

Лицензия модели — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит7

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

💫 Community Model> Qwen3-VL-4B-Instruct by Qwen

👾 LM Studio Community models highlights program. Highlighting new & noteworthy models by the community. Join the conversation on Discord.

Model creator: Qwen Original model: Qwen3-VL-4B-Instruct MLX quantization: provided by LM Studio team using mlx_vlm LM Studio model page: Qwen3-VL

Technical Details

6-bit quantized version of Qwen3-VL-4B-Instruct using MLX, optimized for Apple Silicon.

Special thanks

🙏 Special thanks to the Apple Machine Learning Research team for creating MLX.

Disclaimers

LM Studio is not the creator, originator, or owner of any Model featured in the Community Model Program. Each Community Model is created and provided by third parties. LM Studio does not endorse, support, represent or guarantee the completeness, truthfulness, accuracy, or reliability of any Community Model. You understand that Community Models can produce content that might be offensive, harmful, inaccurate or otherwise inappropriate, or deceptive. Each Community Model is the sole responsibility of the person or entity who originated such Model. LM Studio may not monitor or control the Community Models and cannot, and does not, take responsibility for any such Model. LM Studio disclaims all warranties or guarantees about the accuracy, reliability or benefits of the Community Models. LM Studio further disclaims any warranty that the Community Model will meet your requirements, be secure, uninterrupted or available at any time or location, or error-free, viruses-free, or that any errors will be corrected, or otherwise. You will be solely responsible for any damage resulting from your use of or access to the Community Models, your downloading of any Community Model, or use of any other Community Model provided by or through LM Studio.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

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

Класс архитектуры
Qwen3VLForConditionalGeneration
Ревизия весов
31afb1d

0 моделей