/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
2,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B-Instruct-2507
Библиотека
mlx
Опубликована
6 авг 2025

Qwen3-4B-Instruct-2507-4bit

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Qwen3-4B-Instruct-2507-4bit — языковая instruct-модель для генерации текста, разработанная командой Qwen и конвертированная сообществом mlx-community в формат MLX из базовой модели Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507.

44 855скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены2 янв 2026

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 диалогового взаимодействия и выполнения текстовых запросов с использованием chat template.

Модель содержит 4 миллиарда параметров и представлена в 4-битном формате квантования. Она работает с текстовой модальностью; сведения о поддерживаемых языках и размере контекста в README не указаны. Формат MLX и использование библиотеки mlx-lm ориентированы на запуск модели в экосистеме MLX. Конкретные преимущества и ограничения качества по сравнению с исходной моделью в предоставленных данных не описаны; 4-битное представление может влиять на точность, но степень такого влияния не указана.

Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Конвертация выполнена с использованием mlx-lm версии 0.26.2.

Для каких профессий подходит15

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-Instruct-2507-4bit

This model mlx-community/Qwen3-4B-Instruct-2507-4bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 using mlx-lm version 0.26.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen3-4B-Instruct-2507-4bit")

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
50d4277

0 моделей