4-битная версия Qwen2.5-7B-Instruct в формате MLX для диалоговой генерации текста на устройствах 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/Qwen2.5-7B-Instruct-4bit — преобразованная в формат MLX 4-битная версия Qwen2.5-7B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm 0.18.1. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста и запуска на устройствах Apple Silicon через MLX. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст; метаданные указывают контекстное окно 32 768 токенов и интерфейс для вызова инструментов.
Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, написания и преобразования текстов. Карточка подтверждает английский язык; других языков по предоставленным сведениям определить нельзя. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. Ограничения качества и оценки модели в карточке не описаны.
В предоставленных данных не приведены результаты оценки качества или конкретные ограничения возможностей модели.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
The Model mlx-community/Qwen2.5-7B-Instruct-4bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct using mlx-lm version 0.18.1.
pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen2.5-7B-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.