Компактная 4-битная MLX-версия Qwen2.5-VL для диалогового анализа изображений и ответов на вопросы по ним.
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 4-битная версия модели Qwen2.5-VL-3B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community и преобразованная в формат MLX с помощью mlx-vlm 0.1.11. Модель принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; архитектура — плотная Qwen2.5-VL для условной генерации. Размер базовой модели — 3,1 млрд параметров, контекст — до 128 000 токенов.
Модель предназначена для диалогового анализа изображений и визуальных вопросов и ответов. Её можно использовать для описания изображений, извлечения сведений из визуальных материалов и построения структурированных ответов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. В карточке сообщества подробности возможностей отсылаются к оригинальной карточке Qwen2.5-VL-3B-Instruct. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.
Это 4-битное преобразование для MLX; карточка сообщества не приводит отдельной оценки качества и отсылает за описанием возможностей к оригинальной модели. Лицензия не указана в предоставленных данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct using mlx-vlm version 0.1.11.
Refer to the original model card for more details on the model.
pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-4bit --max-tokens 100 --temp 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
MLX-модели работают только на Apple Silicon.