3-битная MLX-версия Qwen2.5-VL-72B-Instruct для диалогового анализа изображений и генерации текстовых ответов.
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-версия мультимодальной модели Qwen2.5-VL-72B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community. Репозиторий создан конвертацией исходной модели в формат MLX с помощью mlx-vlm 0.1.11 и содержит 3-битную квантизацию. Модель насчитывает 71,5 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 128 000 токенов.
Модель принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы. Она предназначена для диалогового анализа изображений и других задач визуально-языкового взаимодействия; доступны чат и интерфейс вызова инструментов. Карточка отсылает к описанию исходной Qwen2.5-VL-72B-Instruct за подробностями о возможностях. В метаданных указана лицензия other; конкретные условия следует сверить с карточкой исходной модели.
README отсылает к карточке исходной модели за подробным описанием возможностей и ограничений. Указана лицензия other, поэтому условия использования следует проверить в карточке исходной модели.
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-72B-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-72B-Instruct-3bit --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.