4-битная MLX-конверсия чат-модели Dolphin 2.9.3 на базе Mistral Nemo для генерации текста и диалоговых задач.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это 4-битная версия Dolphin 2.9.3 на базе Mistral Nemo, преобразованная mlx-community из cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b в формат MLX с помощью mlx-lm 0.16.1. Модель представляет собой плотную причинную языковую модель Mistral с 12,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; среди возможных сценариев — ответы на вопросы, помощь с кодом, математические задачи и вызов инструментов, на которые указывают обучающие наборы данных и возможности базовой Dolphin-модели.
Модель дообучена на Mistral-Nemo-Base-2407, а данный репозиторий содержит её MLX-представление для запуска на устройствах Apple с MLX. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов и лицензию Apache-2.0. В README не описаны отдельные ограничения качества; применимость столь длинного контекста и заявленные сценарии зависят от конкретной конфигурации запуска.
В карточке нет отдельных сведений об ограничениях качества или безопасности. Указанный размер контекста не гарантирует, что каждая конфигурация запуска сможет эффективно обработать весь этот объём.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
The Model mlx-community/Dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b-4bit was converted to MLX format from cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b using mlx-lm version 0.16.1.
pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/Dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b-4bit")
response = generate(model, tokenizer, prompt="hello", verbose=True)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
MLX-модели работают только на Apple Silicon.