/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Размер весов
8,3 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Опубликована
20 янв 2025

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-4bit

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-4bit — это 4-битная версия модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX.

2 300скачиваний за 30 дней14лайковвеса 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

Исходная модель опубликована deepseek-ai; конвертация выполнена с использованием mlx-lm версии 0.21.1.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования через библиотеку mlx-lm, включая применение chat template и формирование ответов на пользовательские запросы. Ключевая характеристика — квантование до 4 бит, что обычно снижает требования к памяти по сравнению с полной точностью, но README не содержит точных сведений о влиянии квантования на качество. Размер исходной модели — 14B параметров. Данные о поддерживаемых языках, длине контекста, архитектуре, модальностях, ограничениях, лицензии и конкретных сценариях применения в README не указаны.

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-Distill-Qwen-14B-4bit

The Model mlx-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-4bit was converted to MLX format from deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 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-14B-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
b396117

0 моделей