/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
2,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B
Библиотека
mlx
Опубликована
28 апр 2025

Qwen3-4B-4bit

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

mlx-community/Qwen3-4B-4bit — это 4-битная квантованная версия языковой модели Qwen3-4B, разработанная сообществом mlx-community и преобразованная в формат MLX из исходной модели Qwen/Qwen3-4B с использованием mlx-lm версии 0.24.0.

25 280скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены28 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

Модель предназначена для генерации текста и запуска через библиотеку mlx-lm, в том числе для диалоговых сценариев с применением chat template.

В README указано, что модель относится к категории text-generation и основана на Qwen3-4B. Известны её размер класса — 4B параметров, 4-битное представление и формат MLX. Данные о поддерживаемых языках, длине контекста, архитектурных деталях, модальностях, преимуществах и ограничениях не приведены, поэтому их нельзя достоверно оценить по имеющейся информации.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для использования требуется библиотека mlx-lm; README демонстрирует загрузку модели и генерацию ответа через MLX.

Для каких профессий подходит10

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/Qwen3-4B-4bit

This model mlx-community/Qwen3-4B-4bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen3-4B 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/Qwen3-4B-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
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
4dcb3d1

0 моделей