/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Размер весов
614 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-0.6B-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
11 фев 2026

Qwen3-Reranker-0.6B-mxfp8

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Компактный реранкер на базе Qwen3, который оценивает релевантность документов запросу для поиска и RAG.

512скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены11 фев 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

mlx-community/Qwen3-Reranker-0.6B-mxfp8 — преобразованная в формат MLX модель-реранкер сообщества mlx-community, полученная из Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B с помощью mlx-embeddings 0.0.3. Она оценивает релевантность пары запроса и документа, чтобы ранжировать результаты поиска или выбрать наиболее подходящие фрагменты для системы RAG. Модель основана на плотной архитектуре Qwen3 с примерно 508 млн параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов.

Репозиторий предназначен для запуска через mlx-embeddings. В метаданных указаны Apache-2.0 и формат safetensors. Исходная модель-реранкер Qwen3 преобразована в MLX; заявлено назначение для ранжирования текста.

Сценарии применения

  • переранжирование результатов поисковой выдачи
  • выбор релевантных фрагментов для RAG
  • сортировка документов по соответствию запросу
  • оценка релевантности пар «запрос — документ»

Ограничения

Модель предназначена для оценки релевантности текстовых пар, а не для свободной генерации ответов. README описывает запуск через mlx-embeddings; параметры совместимости и качество на конкретных наборах данных не приведены.

Для каких профессий подходит9

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-Reranker-0.6B-mxfp8

The Model mlx-community/Qwen3-Reranker-0.6B-mxfp8 was converted to MLX format from Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B using mlx-embeddings version 0.0.3.

Use with mlx

pip install mlx-embeddings
from mlx_embeddings import load, generate
import mlx.core as mx

model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen3-Reranker-0.6B-mxfp8")

# For text embeddings
output = generate(model, processor, texts=["I like grapes", "I like fruits"])
embeddings = output.text_embeds  # Normalized embeddings

# Compute dot product between normalized embeddings
similarity_matrix = mx.matmul(embeddings, embeddings.T)

print("Similarity matrix between texts:")
print(similarity_matrix)


Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
a82f9f1

0 моделей