/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
1,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_vl · dense
Базовая модель
Qwen3-VL-2B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
13 мар 2026

Qwen3-VL-Embedding-2B-4bit

ЭмбеддингиТекст → embedding8 профессий

Мультимодальная модель Qwen3-VL для извлечения эмбеддингов текста и изображений и использования в поиске по содержимому.

479скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены13 мар 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

Qwen3-VL-Embedding-2B-4bit — мультимодальная модель эмбеддингов из семейства Qwen3-VL, опубликованная mlx-community. Она преобразована в формат MLX из Qwen/Qwen3-VL-Embedding-2B и предназначена для извлечения векторных представлений текста и изображений, например для поиска по тексту и визуальному содержимому. В метаданных указана архитектура Qwen3VLForConditionalGeneration и задача feature-extraction; базой послужила Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct.

Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не приводит конкретные сведения о поддерживаемых языках, размере контекста и точной схеме работы с изображениями.

Сценарии применения

  • создание эмбеддингов текста для семантического поиска
  • поиск изображений по текстовому запросу
  • поиск похожих изображений
  • индексация мультимодальных данных для поиска

Ограничения

Карточка не описывает поддерживаемые языки и конкретные ограничения качества. Модель конвертирована для MLX, поэтому для её запуска требуется совместимая среда MLX.

Для каких профессий подходит8

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-VL-Embedding-2B-4bit

The Model mlx-community/Qwen3-VL-Embedding-2B-4bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen3-VL-Embedding-2B using mlx-lm version 0.1.0.

Use with mlx

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

model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen3-VL-Embedding-2B-4bit")

# For image-text embeddings
images = [
    "./images/cats.jpg",  # cats
]
texts = ["a photo of cats", "a photo of a desktop setup", "a photo of a person"]

# Process all image-text pairs
outputs = generate(model, processor, texts, images=images)
logits_per_image = outputs.logits_per_image
probs = mx.sigmoid(logits_per_image) # probabilities for this image
for i, image in enumerate(images):
    print(f"Image {i+1}:")
    for j, text in enumerate(texts):
        print(f"  {probs[i][j]:.1%} match with '{text}'")
    print()


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
Qwen3VLForConditionalGeneration
Ревизия весов
c713a96

0 моделей