4-битная версия Qwen-Image-2512 для генерации изображений по текстовым запросам на устройствах Apple Silicon.
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
Qwen-Image-2512-4bit-MLX — 4-битная версия текстовой модели генерации изображений Qwen-Image-2512, подготовленная mlx-community для работы на Apple Silicon. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, оптимизированные для MLX и запуска через mflux.
Модель создаёт изображения по текстовым запросам; её можно использовать для генерации фотореалистичных сцен и других изображений из описаний. Базовая Qwen-Image-2512 отмечена улучшенной реалистичностью людей, детализацией природных сцен и отрисовкой текста. Квантизация до 4 бит снижает требования к памяти: в README для этой версии указано 24 ГБ.
Для запуска README предлагает библиотеку mflux и команду mflux-generate-qwen. Модель рассчитана на Apple Silicon. Лицензия — Apache-2.0.
Для запуска требуется Apple Silicon и библиотека mflux; для 4-битной версии README указывает потребность в 24 ГБ памяти. Качество изображений и поддерживаемые языки отдельно не описаны.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
MLX-optimized 4-bit quantized version of Qwen-Image-2512 for Apple Silicon.
pip install mflux
mflux-generate-qwen \
--model mlx-community/Qwen-Image-2512-4bit \
--prompt "A photorealistic cat wearing a tiny top hat" \
--steps 20
Apache 2.0 (same as base model)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · mflux
MLX-модели работают только на Apple Silicon.