/ Модель

Характеристики

Контекст
202 752 токена
Параметры
23,4 млрд
Размер весов
98,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
glm4_moe · dense
Базовая модель
GLM-4.7-REAP-50
Библиотека
mlx
Опубликована
3 янв 2026

GLM-4.7-REAP-50-mxfp4

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

GLM-4.7-REAP-50-mxfp4 — языковая модель для генерации текста, опубликованная сообществом mlx-community.

733скачиваний за 30 дней29лайковвеса обновлены3 янв 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

Она конвертирована в формат MLX из базовой модели 0xSero/GLM-4.7-REAP-50 с использованием mlx-lm версии 0.30.0.

Модель предназначена для текстовой генерации и может использоваться в приложениях на базе MLX, включая диалоговые сценарии с применением chat template. В README она обозначена как разреженная MoE-модель с pruning и квантованием mxfp4. Точные размер модели, число экспертов, поддерживаемые языки и размер контекста не указаны.

К сильным сторонам относятся совместимость с экосистемой MLX и возможность локального запуска через mlx-lm. Ограничения и результаты benchmark-тестов в README не приведены, поэтому качество генерации, производительность и область оптимального применения требуют самостоятельной проверки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит9

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/GLM-4.7-REAP-50-mxfp4

This model mlx-community/GLM-4.7-REAP-50-mxfp4 was converted to MLX format from 0xSero/GLM-4.7-REAP-50 using mlx-lm version 0.30.0.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/GLM-4.7-REAP-50-mxfp4")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True, return_dict=False,
    )

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Glm4MoeForCausalLM
Ревизия весов
9ad1984

0 моделей