MLX-версия мультимодальной модели LFM2-VL-1.6B, разработанной Liquid AI и конвертированной сообществом mlx-community из исходной модели LiquidAI/LFM2-VL-1.6B с помощью mlx-vlm 0.3.2.
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
Модель предназначена для задач image-text-to-text, включая анализ и описание изображений по текстовым запросам, и ориентирована на запуск в экосистеме MLX, в том числе на периферийных устройствах.
Известно, что модель поддерживает работу с изображениями и текстом, имеет размер 1,6 млрд параметров и представлена в 4-битном квантованном формате. Заявленный язык — английский. Формат MLX и квантование уменьшают требования к памяти и делают модель более удобной для локального инференса, однако могут ограничивать точность по сравнению с полной версией; конкретные показатели качества, размер контекста и перечень поддерживаемых сценариев в карточке не указаны. Модель распространяется по лицензии lfm1.0; подробные условия следует уточнять в файле LICENSE и оригинальной карточке модели.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model was converted to MLX format from LiquidAI/LFM2-VL-1.6B using mlx-vlm version 0.3.2.
Refer to the original model card for more details on the model.
pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/LFM2-VL-1.6B-4bit --max-tokens 100 --temperature 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.