/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
9,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B
Библиотека
mlx
Опубликована
7 авг 2026

DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B-bf16

Изображение и текст → текст15 профессий

Мультимодальная модель Qwen3.5-4B в формате MLX и BF16 для чата, задач по тексту и коду, а также анализа изображений и видео на Apple Silicon.

117скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 авг 2026

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

DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B-bf16 — конверсия в формат MLX модели Jackrong/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B, подготовленная mlx-community с помощью mlx-vlm 0.4.4. Это плотная мультимодальная модель семейства Qwen3.5, доступная в точности BF16 и рассчитанная на инференс на компьютерах Apple Silicon через MLX.

Модель принимает текстовые запросы, изображения и видеоданные; поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Базовая модель дообучена на дистиллированных ответах DeepSeek-V4-Pro для пошагового решения задач по математике и естественным наукам. Метаданные карточки также указывают поддержку английского, китайского, испанского, русского и японского языков.

Конверсия сохраняет шаблон чата и мультимодальный процессор исходной модели. Для работы с изображениями и видео README рекомендует mlx-vlm. Лицензия — Apache 2.0, унаследованная от исходной модели. Подробности о качестве и ограничениях следует сверять с карточкой исходной модели.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям
  • анализ видеоданных
  • чат и ответы на текстовые запросы
  • помощь с программированием
  • пошаговое решение задач по математике и естественным наукам
  • вызов инструментов из диалога

Ограничения

Для мультимодального инференса требуется MLX и рекомендуется mlx-vlm на Apple Silicon. Подробные сведения о качестве и ограничениях модели в этой карточке не приведены.

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-V4-Pro-Qwen3.5-4B-bf16

This model mlx-community/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B-bf16 was converted to MLX format from Jackrong/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B using mlx-vlm version 0.4.4.

This is a BF16 MLX conversion. It keeps the source model's chat template and multimodal processor configuration for text/coding, image, and video-style inputs. The model weights were converted to BF16 MLX format; multimodal vision components are preserved.

Refer to the original model card for model details, license, and intended use.

Use with mlx

pip install -U mlx-vlm

Image input

python -m mlx_vlm.generate \
  --model mlx-community/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B-bf16 \
  --max-tokens 512 \
  --temperature 0.0 \
  --prompt "Describe this image." \
  --image <path_to_image>

Text / coding input

python -m mlx_vlm.generate \
  --model mlx-community/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B-bf16 \
  --max-tokens 512 \
  --temperature 0.2 \
  --prompt "Write a Python function that parses a JSONL file and counts records by label."

Notes

  • This is a BF16 MLX version of Jackrong/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B.
  • The model is intended for Apple Silicon inference with MLX.
  • For multimodal usage, prefer mlx-vlm rather than plain mlx-lm.
  • License: Apache 2.0, inherited from the source model metadata.

Conversion

mlx_vlm.convert \
  --hf-path Jackrong/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B \
  --mlx-path DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B-bf16 \
  --dtype bfloat16

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
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
c96236c

0 моделей