Инструктивная модель Qwen2.5-Coder на 1,5 млрд параметров в формате MLX для генерации кода и диалоговой помощи программисту.
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-Coder-1.5B-Instruct-bf16 — конвертированная в формат MLX инструктивная модель для генерации кода. Она основана на Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct; архитектура — плотная Qwen2 с причинной языковой моделью Qwen2ForCausalLM и 1,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и задач с кодом, включая создание фрагментов по запросу и помощь при работе с программным кодом.
Контекст модели составляет 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык; README описывает конвертацию с помощью mlx-lm 0.18.1 и использование через эту библиотеку. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Практические результаты зависят от качества инструкций и сложности задачи; карточка не приводит отдельных оценок качества.
Компактный размер в 1,5 млрд параметров может ограничивать качество на сложных задачах программирования. В карточке не приведены результаты бенчмарков.
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-Coder-1.5B-Instruct-bf16 was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-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-Coder-1.5B-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 · transformers
MLX-модели работают только на Apple Silicon.