8-битная MLX-конверсия Qwen2.5-Coder-7B-Instruct для диалоговой генерации и анализа программного кода.
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
Это 8-битная версия Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, подготовленная mlx-community и конвертированная в формат MLX для запуска на устройствах Apple Silicon. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст длиной до 32 768 токенов.
Модель предназначена для диалоговой генерации кода: она помогает писать, объяснять, анализировать и исправлять программы по текстовым запросам. Поддерживает английский язык и интерфейс вызова инструментов. Репозиторий лицензирован по Apache-2.0; README указывает на конвертацию с помощью mlx-lm версии 0.18.1.
8-битное представление может влиять на точность по сравнению с исходной моделью; модель требует совместимой среды MLX для запуска в указанном формате. Метаданные не подтверждают поддержку русского языка.
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-7B-Instruct-8bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-Coder-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-Coder-7B-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 · transformers
MLX-модели работают только на Apple Silicon.