Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Размер весов: 5 ГБ
Лицензия: Своя лицензия
Базовая модель: NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2
Библиотека: mlx
Опубликована: 28 авг 2025

Ссылки

NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-4bits

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Четырёхбитная MLX-версия языковой модели NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций.

615скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены28 авг 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

Это четырёхбитная версия модели NVIDIA Nemotron Nano 9B v2, подготовленная сообществом mlx-community для запуска в формате MLX. Исходная модель разработана NVIDIA; эта версия преобразована из nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 с помощью mlx-lm 0.26.3. Метаданные относят её к генеративным языковым моделям для диалога и указывают интерфейс вызова инструментов.

Модель предназначена для генерации ответов в чате и выполнения инструкций; базовая модель также рассчитана на программирование и управляемое рассуждение. Карточка связывает её с английским, испанским, французским, немецким, итальянским и японским языками. Лицензия указана как other, поэтому условия следует уточнять на странице репозитория и базовой модели. Четырёхбитное представление и формат MLX предназначены для локального инференса на совместимом оборудовании; количественные показатели качества в карточке не приведены.

Сценарии применения

генерация ответов в чат-боте
выполнение текстовых инструкций
подготовка черновиков и пояснений
помощь с программированием
вызов инструментов из диалогового приложения

Ограничения

Карточка не приводит количественных оценок качества или подробных ограничений; возможности зависят от поддержки MLX и совместимого оборудования. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия в репозитории.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-4bits

This model mlx-community/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-4bits was converted to MLX format from nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 using mlx-lm version 0.26.3.

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-4bits")

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.

Ревизия весов: 863ab70