/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
4,6 ГБ
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1
Библиотека
mlx
Опубликована
1 мая 2025

Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-4bit

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

mlx-community/Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-4bit — языковая модель для генерации текста и чат-сценариев, разработанная сообществом mlx-community.

2 179скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены1 мая 2025

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 представляет собой конвертацию модели Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1 в формат MLX с использованием mlx-lm версии 0.24.0.

Модель предназначена для локального запуска через библиотеку mlx и поддерживает применение chat template для диалогового взаимодействия. Известно, что это 8B-модель с 4-битным представлением весов; README не уточняет архитектурные детали исходной модели, поддерживаемые языки, модальности и размер контекстного окна. Формат MLX ориентирован на запуск на совместимом оборудовании Apple.

К сильным сторонам относятся компактное 4-битное представление и интеграция с инструментами mlx-lm. Ограничения, целевые сценарии, качество, языковые возможности и особенности модели Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1 в README не описаны. Лицензия также не указана.

Для каких профессий подходит5

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/Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-4bit

This model mlx-community/Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-4bit was converted to MLX format from Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1 using mlx-lm version 0.24.0.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1-4bit")

prompt = "hello"

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

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
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
82a8d73

0 моделей