/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
11 фев 2026

Qwen3-Reranker-4B-mxfp8

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Модель на базе Qwen3 в формате MLX для ранжирования текстов и оценки релевантности.

635скачиваний 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-4B-mxfp8 — конвертированная в формат MLX модель для ранжирования текстов. Репозиторий mlx-community создан на основе Qwen/Qwen3-Reranker-4B; веса представлены в формате mxfp8 и рассчитаны на использование с mlx-embeddings на совместимой платформе Apple. Модель подходит для оценки релевантности текстовых пар и сортировки результатов поиска или документов по запросу.

В метаданных указана плотная архитектура Qwen3 с 3,7 млрд параметров, а базовая модель Qwen3-4B-Base поддерживает контекст до 40 960 токенов. Лицензия — Apache-2.0. README подтверждает конвертацию формата из Qwen3-Reranker-4B, а метаданные связывают модель с Qwen3-4B-Base как дообучение; точная цепочка происхождения поэтому не вполне однозначна.

Сценарии применения

  • сортировка документов по релевантности запросу
  • переранжирование результатов поисковой выдачи
  • оценка релевантности пары запрос–текст

Ограничения

Для запуска с MLX требуется совместимая среда Apple и библиотека mlx-embeddings. README и метаданные описывают происхождение по-разному: указанная конверсия из Qwen3-Reranker-4B не совпадает с базовой моделью Qwen3-4B-Base в метаданных.

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-4B-mxfp8

The Model mlx-community/Qwen3-Reranker-4B-mxfp8 was converted to MLX format from Qwen/Qwen3-Reranker-4B 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-4B-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
25f203a

0 моделей