/ 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-Embedding-4B
Библиотека
mlx
Опубликована
6 июн 2025

Qwen3-Embedding-4B-4bit-DWQ

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Qwen3-Embedding-4B-4bit-DWQ — модель для создания векторных представлений текста, разработанная сообществом mlx-community на основе Qwen/Qwen3-Embedding-4B от Qwen.

4 708скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены7 июн 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

Она предназначена для задач семантического сравнения текстов, поиска по смыслу, кластеризации, извлечения признаков и других сценариев, где требуется преобразовать текст в embedding-векторы. Модель конвертирована в формат MLX с использованием mlx-lm версии 0.24.0.

Модель имеет размер базовой версии 4B параметров и использует 4-битное квантование DWQ, что ориентировано на более экономичное выполнение на совместимом оборудовании Apple через MLX. В README не указаны поддерживаемые языки, максимальная длина контекста, дополнительные модальности и точные характеристики качества. Лицензия — Apache-2.0. Для работы требуется библиотека mlx-lm; сведения о совместимости с другими фреймворками и ограничениях применения в карточке не приведены.

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-Embedding-4B-4bit-DWQ

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

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
b5d88f1

0 моделей