Мультимодальная версия Qwen2.5-VL на 7,1 млрд параметров в 6-битном формате MLX для диалога и анализа изображений.
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 7,1-миллиардная мультимодальная модель семейства Qwen2.5-VL, подготовленная сообществом mlx-community из Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct и преобразованная в формат MLX с точностью 6 бит. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; предназначена для диалога, ответов на вопросы по изображениям и других задач визуального анализа. Архитектура — плотная Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, поддерживается контекст до 128 000 токенов и интерфейс вызова инструментов. Карточка указывает библиотеку Transformers и преобразование с помощью mlx-vlm 0.1.11. Лицензия — Apache-2.0.
README отсылает к карточке исходной модели за дополнительными сведениями; конкретные ограничения в предоставленных данных не описаны.
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-6bit --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.