Компактная мультимодальная модель Qwen3.5 на 0,8 млрд параметров для диалогов и ответов на вопросы по изображениям и тексту.
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
Мультимодальная модель семейства Qwen3.5 с плотной архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration и 0,8 млрд параметров. Репозиторий mlx-community содержит вариант в формате MLX, полученный преобразованием Qwen/Qwen3.5-0.8B; метаданные также связывают его с базовой моделью Qwen/Qwen3.5-0.8B-Base и указывают дообучение относительно неё.
Модель предназначена для диалоговых сценариев с текстом и изображениями: она принимает текстовые запросы и изображения, а в ответ генерирует текст. Для запуска в MLX README указывает библиотеку mlx-vlm. Лицензия — Apache-2.0.
Карточка отсылает к исходной модели за подробностями, поэтому сведения о поддерживаемых языках, контекстном окне и конкретных ограничениях качества здесь не приведены.
README отсылает к исходной карточке за подробностями; конкретные ограничения качества и поддерживаемые языки не описаны в предоставленных данных.
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-bf16 --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.