/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
18,2 млрд
Размер весов
132 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_moe · MoE
Базовая модель
Qwen3-235B-A22B
Библиотека
mlx
Опубликована
29 апр 2025

Qwen3-235B-A22B-4bit

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

mlx-community/Qwen3-235B-A22B-4bit — это 4-битная версия модели Qwen3-235B-A22B, преобразованная в формат MLX сообществом mlx-community с использованием mlx-lm 0.24.0.

3 591скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены29 апр 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

Исходную модель разработала команда Qwen; README указывает базовую модель Qwen/Qwen3-235B-A22B.

Модель предназначена для генерации текста и может использоваться через библиотеку mlx-lm, в том числе в диалоговом режиме с применением chat template. Указаны общий размер 235B параметров и обозначение A22B, однако подробности архитектуры, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста в README не приведены. Ключевое преимущество этой версии — 4-битное представление и адаптация к MLX, что ориентировано на запуск в совместимой MLX-среде; ограничения производительности, качества и требований к оборудованию не описаны.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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/Qwen3-235B-A22B-4bit

This model mlx-community/Qwen3-235B-A22B-4bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen3-235B-A22B 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/Qwen3-235B-A22B-4bit")

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
Qwen3MoeForCausalLM
Ревизия весов
72b19a1

0 моделей