mlx-community/Qwen3.5-0.8B-4bit — это 4-битная квантизированная версия мультимодальной модели Qwen3.5-0.8B, разработанная сообществом mlx-community на основе Qwen/Qwen3.5-0.8B-Base и конвертированная в формат MLX с использованием mlx-vlm версии 0.3.12.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель предназначена для задач image-text-to-text: анализа изображений и генерации текстовых ответов по текстовым запросам и визуальному содержимому, включая описания изображений.
Модель содержит около 0,8 млрд параметров и поддерживает обработку текста и изображений. Формат 4-bit снижает требования к памяти и делает модель подходящей для локального запуска в экосистеме MLX, однако может ограничивать качество по сравнению с полноразмерной или менее квантизированной версией. В README не указаны поддерживаемые языки, размер контекстного окна и другие детальные характеристики архитектуры.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для использования требуется программный стек mlx-vlm; в README приведён сценарий запуска с локальным изображением и текстовым запросом.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model was converted to MLX format from Qwen/Qwen3.5-0.8B using mlx-vlm version 0.3.12.
Refer to the original model card for more details on the model.
pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/Qwen3.5-0.8B-4bit --max-tokens 100 --temperature 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.