Конвертированная в MLX модель Qwen2.5-Coder на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации и работы с программным кодом.
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-7B-Instruct-bf16 — конверсия в формат MLX модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, опубликованная сообществом mlx-community. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и кода в диалоговом формате. Она предназначена для написания, анализа и исправления программного кода; метаданные указывают на интерфейс вызова инструментов. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов, библиотека — Transformers.
Модель принимает текст и генерирует текст, включая код. В карточке указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0. README сообщает, что модель преобразована в MLX из Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct с помощью mlx-lm версии 0.18.1; указанный формат файлов репозитория — safetensors.
Карточка не приводит отдельных оценок качества или ограничений, а заявленные возможности модели не гарантируют корректность сгенерированного кода.
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-bf16 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-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.