Сообщественная MLX-версия Qwen2.5-VL-7B-Instruct для диалогового анализа изображений и ответов на вопросы по их содержимому.
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 инструкционной модели Qwen2.5-VL-7B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community и преобразованная с помощью mlx-vlm 0.1.11. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для диалоговой работы с изображениями: принимает текстовые запросы и изображения, чтобы отвечать на вопросы и описывать визуальное содержимое. Каталог также указывает поддержку видео и интерфейс вызова инструментов.
Модель основана на плотной архитектуре Qwen2.5-VL и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Карточка описывает преобразование в формат MLX; в метаданных указаны файлы safetensors. Модель ориентирована на английский язык. Лицензия — Apache 2.0. README отсылает к карточке базовой модели за подробностями; качество распознавания и ограничения конкретной 3-битной версии отдельно не описаны.
README не приводит отдельной оценки качества или описания ограничений 3-битной версии. Язык, явно отмеченный в метаданных, — английский.
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-7B-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-7B-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.