MLX-версия модели DeepSeek-OCR-8bit, разработанная сообществом mlx-community и конвертированная из prince-canuma/DeepSeek-OCR с использованием mlx-vlm 0.3.10.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель относится к классу vision-language и предназначена для задач OCR и генерации текста по изображениям, включая описание визуального содержимого.
Модель работает с изображениями и текстовыми запросами, поддерживает мультиязычные сценарии и использует 8-битное представление в формате MLX. README не содержит сведений о точной архитектуре, количестве параметров или размере контекстного окна. Для запуска требуется библиотека mlx-vlm; пример использования предусматривает генерацию до 100 токенов при температуре 0.0.
К сильным сторонам относятся специализированная направленность на OCR, поддержка мультимодального ввода и оптимизация для экосистемы MLX. Ограничения включают отсутствие в README подробностей о качестве распознавания, поддерживаемых языках, архитектуре и вычислительных требованиях. Модель распространяется по лицензии MIT.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model was converted to MLX format from prince-canuma/DeepSeek-OCR using mlx-vlm version 0.3.10.
Refer to the original model card for more details on the model.
pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/DeepSeek-OCR-8bit --max-tokens 100 --temperature 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.