LFM2.5-VL-1.6B-4bit — мультимодальная vision-language модель на 1,6 млрд параметров, разработанная Liquid AI.
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
Она предназначена для задач image-text-to-text, в частности для анализа и описания изображений по текстовым запросам. Модель преобразована в формат MLX из LiquidAI/LFM2.5-VL-1.6B с использованием mlx-vlm 0.3.10 и оптимизирована в 4-битном представлении для запуска в экосистеме MLX, включая устройства Apple Silicon.
В карточке указана поддержка английского, японского, корейского, французского, испанского, немецкого, арабского и китайского языков. К сильным сторонам относятся сочетание обработки изображений и текста, компактный размер и 4-битное представление, облегчающее локальный запуск. Сведения о точной архитектуре, размере контекстного окна, ограничениях качества и конкретных сценариях применения в README не приведены. Модель распространяется по лицензии lfm1.0; подробные условия находятся в файле LICENSE.
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/LFM2.5-VL-1.6B using mlx-vlm version 0.3.10.
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/LFM2.5-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.