/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
4,7 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B
Библиотека
mlx
Опубликована
29 июн 2025

DeepSeek-R1-Qwen3-0528-8B-4bit-AWQ

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Квантованная 4-битная версия DeepSeek-R1 на базе Qwen3 для диалогов, рассуждений и генерации текста в среде MLX.

180скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены29 июн 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

Это 4-битная версия модели DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, подготовленная mlx-community для запуска в формате MLX. Исходная модель основана на плотной архитектуре Qwen3 с 7,6 млрд параметров; версия создана конвертацией с применением AWQ-квантизации через mlx-lm 0.25.2. Контекстное окно составляет 131 072 токена.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая задачи рассуждения, математики, программирования и логики. Репозиторий предоставляет интерфейс для вызова инструментов. Метаданные указывают на лицензию MIT; запуск рассчитан на экосистему MLX.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • решение математических задач
  • объяснение логических задач
  • помощь с программированием
  • генерация текста с вызовом инструментов

Ограничения

Квантизация до 4 бит может снижать точность по сравнению с исходной моделью; для запуска требуется среда MLX.

Для каких профессий подходит15

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-Qwen3-0528-8B-4bit-AWQ

This model mlx-community/DeepSeek-R1-Qwen3-0528-8B-4bit-AWQ was converted to MLX format from deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B using mlx-lm version 0.25.2.

AWQ Parameters: --bits 4 --group-size 64 --embed-bits 4 --embed-group-size 32 --num-samples 128 --sequence-length 1024 --n-grid 50 with a customized calibration dataset

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/DeepSeek-R1-Qwen3-0528-8B-4bit-AWQ")

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 · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
d23f317

0 моделей