MLX-версия модели Qwen3.5-122B-A10B-6bit, преобразованная из Qwen/Qwen3.5-122B-A10B с помощью mlx-vlm 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 опубликована сообществом mlx-community и предназначена для запуска в формате MLX, в частности через библиотеку mlx-vlm. По классификации pipeline_tag это мультимодальная модель image-text-to-text, способная обрабатывать изображения и генерировать текстовые ответы, например описания изображений.
Из доступных данных известно обозначение размера исходной модели — 122B — и конфигурации A10B, а также 6-битное представление, однако подробности архитектуры, поддерживаемых языков, максимального контекста и качества не указаны. Ключевое преимущество этой версии — адаптация для экосистемы MLX и сниженная точность хранения, потенциально уменьшающая требования к памяти по сравнению с полноточными вариантами. Ограничения и фактическая производительность зависят от исходной модели и среды запуска; для использования требуется mlx-vlm. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
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/Qwen3.5-122B-A10B 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/Qwen3.5-122B-A10B-6bit --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.