14-миллиардная instruct-модель Qwen2.5 в формате MLX для диалоговой генерации текста и работы с запросами.
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
Qwen2.5-14B-Instruct-4bit — преобразованная в формат MLX 14-миллиардная instruct-модель семейства Qwen2.5, опубликованная mlx-community. Она предназначена для диалоговой генерации текста и работы с запросами в формате чата; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Репозиторий создан 18 сентября 2024 года, использует формат safetensors и лицензию Apache-2.0. README указывает, что конверсия выполнена из Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct с помощью mlx-lm 0.18.1. Русский язык не заявлен в языковых тегах карточки; в метаданных указан английский.
Языковая карточка указывает английский, поэтому поддержка русского не подтверждена. Для запуска в формате MLX требуется совместимое окружение; README предлагает использовать библиотеку mlx-lm.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
The Model mlx-community/Qwen2.5-14B-Instruct-4bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct using mlx-lm version 0.18.1.
pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen2.5-14B-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.