/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
5,6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2_5_vl · dense
Базовая модель
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
29 янв 2025

Qwen2.5-VL-7B-Instruct-4bit

Изображение и текст → текст14 профессий

4-битная версия Qwen2.5-VL-7B-Instruct в формате MLX для диалога и решения задач по изображениям и текстовым инструкциям.

18 339скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены25 фев 2025

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 4-битная версия мультимодальной инструкционной модели Qwen2.5-VL-7B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community и преобразованная в формат MLX с помощью mlx-vlm 0.1.11. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для диалога и выполнения инструкций по текстовым запросам и визуальным данным.

Модель принимает текст и изображения, а также поддерживает анализ видео согласно описанию базовой модели. Её можно применять для ответов на вопросы об изображениях, извлечения сведений из документов и других визуальных задач. Контекст составляет до 128 000 токенов; доступны интерфейсы чата и вызова инструментов.

Репозиторий указывает формат safetensors и лицензию Apache-2.0. Карточка сообщества отсылает к оригинальной карточке Qwen2.5-VL-7B-Instruct за подробностями; качество и ограничения конкретной 4-битной версии отдельно не описаны.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям
  • извлечение сведений из документов и их визуальный разбор
  • описание содержимого изображений по текстовому запросу
  • диалог с использованием визуального контекста
  • вызов инструментов из мультимодального чата

Ограничения

Подробные ограничения в карточке этой версии не приведены; она является 4-битным преобразованием, поэтому возможны потери качества относительно базовой модели.

Для каких профессий подходит14

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-VL-7B-Instruct-4bit

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.

Use with mlx

pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-4bit --max-tokens 100 --temp 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
Ревизия весов
fdcc572

0 моделей