/ Модель

Характеристики

Контекст
163 840 токенов
Параметры
37,6 млрд
Размер весов
420 ГБ
Архитектура
deepseek_v3 · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1
Опубликована
20 янв 2025

DeepSeek-R1-4bit

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

mlx-community/DeepSeek-R1-4bit — это 4-битная версия модели DeepSeek-R1, разработанной командой DeepSeek и преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX.

1 227скачиваний за 30 дней39лайковвеса обновлены26 фев 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

Конвертация выполнена с использованием mlx-lm версии 0.21.0.

Модель предназначена для локального запуска и генерации текста через библиотеку mlx-lm, включая сценарии с чат-шаблоном и передачей сообщений пользователя. README не содержит сведений о точной архитектуре, количестве параметров, поддерживаемых языках и модальностях, размере контекста, результатах тестирования, ограничениях или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя достоверно оценить по представленным данным.

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

mlx-community/DeepSeek-R1-4bit

The Model mlx-community/DeepSeek-R1-4bit was converted to MLX format from deepseek-ai/DeepSeek-R1 using mlx-lm version 0.21.0.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/DeepSeek-R1-4bit")

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

Нельзя запустить

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

Класс архитектуры
DeepseekV3ForCausalLM
Ревизия весов
5aa5895

0 моделей