8-битная MLX-конверсия Qwen2.5-VL-7B-Instruct для диалогового анализа изображений и ответов на вопросы по визуальному 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-community/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-8bit — конвертированная в формат MLX 8-битная версия инструкционной мультимодальной модели Qwen2.5-VL-7B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community. Модель предназначена для диалоговых задач с изображениями: она принимает текстовые запросы и изображения и формирует текстовые ответы, включая анализ визуального содержимого.
Модель основана на плотной архитектуре Qwen2.5-VL с 7,1 млрд параметров и контекстом до 128 000 токенов. В метаданных указаны возможности чата, работы с изображениями и интерфейс вызова инструментов; основной тег задачи — image-text-to-text. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а README указывает на конвертацию через mlx-vlm 0.1.11. Лицензия — Apache-2.0.
Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, анализа изображений и чтения документов по изображению. README перенаправляет за подробностями возможностей к карточке исходной модели, поэтому специфические результаты и ограничения для этой сборки не описаны.
Карточка этой сборки не приводит оценок качества или подробного перечня ограничений и отсылает к карточке исходной модели. Указанный в метаданных интерфейс вызова инструментов сам по себе не подтверждает выполнение внешних действий.
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-8bit --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.