/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
Библиотека
mlx
Опубликована
23 мар 2026

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-MLX

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Инструкционная модель Qwen2.5-Coder на 7,1 млрд параметров в формате MLX для генерации, анализа и исправления кода.

1 120скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены24 мар 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это версия Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community и преобразованная в формат MLX из исходной модели Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct с помощью mlx-lm 0.31.1. Модель семейства Qwen2 — плотная причинная языковая модель с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Она предназначена для диалоговой генерации кода, его анализа и исправления. Формат MLX ориентирован на запуск в экосистеме MLX; карточка также указывает поддержку английского языка и лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация кода по запросу на естественном языке
  • объяснение фрагментов кода
  • поиск и исправление ошибок в программе
  • диалоговая помощь при разработке

Ограничения

Оптимизирована для задач с кодом и английского языка; README не приводит оценок качества или результатов бенчмарков.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

The Model mlx-community/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-MLX was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct using mlx-lm version 0.31.1.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True, return_dict=False,
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
2732cb1

0 моделей