/ Модель

Характеристики

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

DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-4bit

Изображение и текст → текст15 профессий

mlx-community/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-4bit — это 4-битная MLX-квантизированная версия модели Jackrong/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B, подготовленная сообществом mlx-community с использованием mlx-vlm 0.4.4.

832скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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

Модель предназначена прежде всего для запуска на компьютерах Apple Silicon через MLX и сохраняет шаблон диалогов и конфигурацию мультимодального процессора исходной модели.

Модель поддерживает текстовые и программные запросы, работу с изображениями и входными данными в видеоформате, а также сценарии tool use и function calling. В карточке она обозначена как MoE-модель семейства Qwen3.5 с размером 9B; языки включают английский, китайский, испанский, русский и японский. Для мультимодальных задач рекомендуется использовать mlx-vlm, а для текстовых и кодовых сценариев возможен соответствующий инструментарий MLX.

Ключевое преимущество версии — сниженное потребление памяти благодаря 4-битной affine-квантизации языковых весов при сохранении мультимодальных компонентов для изображений и видео. Ограничения связаны с зависимостью от экосистемы MLX и Apple Silicon, а также с возможной потерей точности из-за квантизации; сведения о контекстном окне, производительности и качестве по отдельным задачам в README не приведены. Лицензия — Apache 2.0, унаследованная от исходной модели.

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-Qwen3.5-9B-4bit

This model mlx-community/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-4bit was converted to MLX format from Jackrong/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B using mlx-vlm version 0.4.4.

This is a 4bit MLX quantized conversion. It keeps the source model's chat template and multimodal processor configuration for text/coding, image, and video-style inputs. The language model weights were quantized with MLX 4-bit affine quantization; the multimodal vision components are preserved for image/video inputs.

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-Qwen3.5-9B-4bit \
  --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-Qwen3.5-9B-4bit \
  --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 4bit MLX quantized version of Jackrong/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B.
  • 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-Qwen3.5-9B \
  --mlx-path DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-4bit \
  --quantize \
  --q-bits 4 \
  --q-group-size 64 \
  --q-mode affine

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
ee25ba9

0 моделей