8-битная MLX-конверсия Qwen2.5-1.5B-Instruct для генерации текста и диалоговых приложений на устройствах Apple.
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
Qwen2.5-1.5B-Instruct-8bit — конвертированная сообществом mlx-community версия Qwen2.5-1.5B-Instruct для запуска в формате MLX на устройствах Apple. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Контекст модели составляет до 32 768 токенов, язык карточки — английский.
Модель подходит для диалоговых помощников, генерации и продолжения текста, а также прототипирования локальных приложений на совместимом оборудовании Apple. Веса указаны в 8-битном варианте, а README сообщает о конвертации исходной Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct в MLX с помощью mlx-lm 0.18.1. Лицензия — Apache-2.0.
Вариант рассчитан на экосистему MLX и устройства Apple; переносимость на другие среды запуска ограничена. Размер 1,5 млрд параметров может ограничивать качество и сложность решаемых задач по сравнению с более крупными моделями.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
The Model mlx-community/Qwen2.5-1.5B-Instruct-8bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct using mlx-lm version 0.18.1.
pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen2.5-1.5B-Instruct-8bit")
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.