Диалоговая модель Qwen2.5 на 3,1 млрд параметров в формате MLX для генерации текста и использования в чат-приложениях.
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
Qwen2.5-3B-Instruct-bf16 — преобразованная в формат MLX модель семейства Qwen2.5, опубликованная mlx-community на основе Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 3,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста; карточка указывает интерфейс чата и вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов.
Модель предназначена для диалоговых приложений и генерации ответов, а также для сценариев, где требуется интерфейс вызова инструментов. В README указана конвертация с помощью mlx-lm 0.18.1; метаданные описывают связь с Qwen/Qwen2.5-3B как дообучение, а карточка уточняет, что исходником преобразования была Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct. Репозиторий содержит веса safetensors и ориентирован на MLX.
В карточке указан английский язык; лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует сверять с лицензией исходной модели и файлами репозитория. Это компактная модель по сравнению с крупными языковыми моделями, однако качество ответов и вызова инструментов зависит от запроса и реализации приложения.
В карточке указан английский язык, поэтому поддержка других языков здесь не подтверждена. Для репозитория указана лицензия other; проверьте применимые условия лицензии исходной модели перед использованием.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
The Model mlx-community/Qwen2.5-3B-Instruct-bf16 was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct using mlx-lm version 0.18.1.
pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen2.5-3B-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.