Компактная чат-модель Qwen2.5 для генерации текста и диалогов, конвертированная сообществом mlx-community для запуска через MLX.
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
mlx-community/Qwen2.5-0.5B-Instruct-4bit — чат-модель семейства Qwen2.5, подготовленная сообществом mlx-community для запуска через MLX. README указывает, что модель получена конвертацией Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct; метаданные связывают её с базовой моделью Qwen/Qwen2.5-0.5B. Это плотная причинная языковая модель на 494 млн параметров с контекстом до 32 768 токенов.
Модель предназначена для генерации текста в диалоге и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Вариант с 4-битным обозначением рассчитан на компактный запуск; карточка сообщает о конвертации в MLX, а метаданные указывают формат safetensors. Поддерживаемый карточкой язык — английский.
Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Небольшой размер ограничивает её возможности по сравнению с более крупными моделями; README не приводит оценок качества или подробных ограничений по сценариям применения.
Размер модели — 494 млн параметров, поэтому её возможности ограничены по сравнению с более крупными языковыми моделями. README не сообщает результатов оценки качества.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
The Model mlx-community/Qwen2.5-0.5B-Instruct-4bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct using mlx-lm version 0.18.1.
pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen2.5-0.5B-Instruct-4bit")
response = generate(model, tokenizer, prompt="hello", verbose=True)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
MLX-модели работают только на Apple Silicon.