4-битная MLX-версия дообученной Qwen2.5-1.5B для локальной генерации диалогового текста.
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 MLX-версия разговорной модели Josiefied-Qwen2.5-1.5B-Instruct-abliterated-v1, преобразованная сообществом mlx-community из Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen2.5-1.5B-Instruct-abliterated-v1 с помощью mlx-lm 0.13.1. Модель основана на Qwen/Qwen2.5-1.5B и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, в том числе для локального запуска на устройствах Apple с MLX.
Архитектура — плотная авторегрессионная Qwen2, размер — 1,5 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык; лицензия — Apache-2.0. Модель рассчитана на текстовый ввод и текстовый вывод.
Квантизация до 4 бит уменьшает требования к памяти по сравнению с полной точностью, но может повлиять на качество генерации. README подтверждает преобразование в формат MLX, однако не описывает отдельные оценки качества или конкретные ограничения поведения модели.
4-битное представление может снижать точность и качество ответов по сравнению с исходной моделью. Карточка не приводит отдельных результатов оценки качества.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
The Model mlx-community/Josiefied-Qwen2.5-1.5B-Instruct-abliterated-v1-4bit was converted to MLX format from Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen2.5-1.5B-Instruct-abliterated-v1 using mlx-lm version 0.13.1.
pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/Josiefied-Qwen2.5-1.5B-Instruct-abliterated-v1-4bit")
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.