/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Размер весов
633 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-Reranker-0.6B
Библиотека
transformers
Опубликована
25 авг 2025

Qwen3-Reranker-0.6B-mlx-8Bit

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Qwen3-Reranker-0.6B-mlx-8Bit — модель для ранжирования текстов, разработанная пользователем mku64 на основе базовой модели Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B от Qwen.

1 094скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены25 авг 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

Она предназначена для задач text ranking, например оценки релевантности текстов и упорядочивания результатов поиска или других текстовых кандидатов. В README приведён пример запуска через библиотеку mlx-lm.

Модель конвертирована в формат MLX из Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B с использованием mlx-lm версии 0.26.3 и доступна в 8-битном варианте. Размер базовой модели указан как 0.6B параметров. Дополнительные сведения об архитектуре, поддерживаемых языках, модальностях и размере контекста в README отсутствуют; по приведённым данным она относится к текстовым моделям.

Для использования требуется установить mlx-lm; пример ориентирован на запуск через API load и generate. Лицензия — Apache-2.0. README не содержит подробностей о сильных сторонах, ограничениях качества или рекомендуемых сценариях эксплуатации.

Для каких профессий подходит6

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

mku64/Qwen3-Reranker-0.6B-mlx-8Bit

The Model mku64/Qwen3-Reranker-0.6B-mlx-8Bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B using mlx-lm version 0.26.3.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mku64/Qwen3-Reranker-0.6B-mlx-8Bit")

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
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
ba80418

0 моделей