/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,5 млрд
Размер весов
1 000 МБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
Опубликована
20 янв 2025

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-4bit

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

mlx-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-4bit — версия модели, разработанная сообществом mlx-community и преобразованная из deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B в формат MLX с использованием mlx-lm 0.21.1.

2 793скачиваний за 30 дней6лайковвеса 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

Модель предназначена для локального запуска и генерации текста в экосистеме MLX; для работы рекомендуется библиотека mlx-lm и соответствующий chat template токенизатора.

Ключевая характеристика модели — 4-битное представление весов, уменьшающее требования к памяти по сравнению с полноформатной версией. Размер исходной модели составляет 1,5 млрд параметров согласно её идентификатору. README не содержит сведений о поддерживаемых языках, длине контекста, точной архитектуре, целевых сценариях, результатах оценки, ограничениях качества или лицензии, поэтому эти параметры нельзя достоверно описать.

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

mlx-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-4bit

The Model mlx-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-4bit was converted to MLX format from deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B using mlx-lm version 0.21.1.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-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
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
933185b

0 моделей