/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Размер весов
633 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-0.6B
Библиотека
mlx
Опубликована
28 апр 2025

Qwen3-0.6B-8bit

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

mlx-community/Qwen3-0.6B-8bit — языковая модель для генерации текста, созданная сообществом mlx-community на основе Qwen/Qwen3-0.6B от разработчиков Qwen.

66 796скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены4 мая 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

Модель конвертирована в формат MLX с использованием mlx-lm версии 0.24.0 и предназначена для запуска в экосистеме MLX.

Модель поддерживает сценарии генерации текста и может использоваться через библиотеку mlx-lm с текстовыми промптами или сообщениями в формате чата, если токенизатор содержит соответствующий chat template. Объём модели составляет 0,6 млрд параметров согласно её идентификатору; используется 8-битное представление. Другие характеристики, включая архитектуру, языки, размер контекста и поддерживаемые модальности, в README не указаны.

К преимуществам относятся компактный размер и формат MLX, подходящий для локального запуска в совместимой среде. Ограничения связаны с небольшим числом параметров и отсутствием подробных данных о качестве, языковых возможностях и контекстном окне. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/Qwen3-0.6B-8bit

This model mlx-community/Qwen3-0.6B-8bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen3-0.6B using mlx-lm version 0.24.0.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen3-0.6B-8bit")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
11de968

0 моделей