Конверсия в MLX 32-миллиардной диалоговой модели Qwen2.5 для генерации текста и вызова инструментов.
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/Qwen2.5-32B-Instruct-8bit — конверсия в формат MLX модели Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm 0.18.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2.5 с 32 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста и работы с интерфейсом вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.
Карточка указывает английский язык, а базовая модель Qwen2.5 поддерживает более широкий контекст, но для этой версии следует ориентироваться на значение из её метаданных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
В метаданных для этой версии указан контекст 32 768 токенов и английский язык. README описывает конверсию в MLX и способ запуска через mlx-lm, но не приводит 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/Qwen2.5-32B-Instruct-8bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct using mlx-lm version 0.18.1.
pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen2.5-32B-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.