14-миллиардная диалоговая модель Qwen2.5 в формате MLX для генерации текста и вызова инструментов на 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
mlx-community/Qwen2.5-14B-Instruct-bf16 — преобразованная в формат MLX модель Qwen2.5-14B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community для запуска на Apple Silicon. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом режиме и интерфейса вызова инструментов. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов и поддержку английского языка; README описывает конвертацию из Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct с помощью mlx-lm 0.18.1. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Карточка не сообщает результатов оценки качества; контекст модели ограничен 32 768 токенами. Формат MLX ориентирован на запуск в экосистеме Apple Silicon.
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-bf16 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-bf16")
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.