mlx-community/Qwen3.5-27B-4bit — мультимодальная модель для обработки изображений и текста, преобразованная сообществом mlx-community из Qwen/Qwen3.5-27B с использованием 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
По исходным данным, модель предназначена для сценариев image-text-to-text, включая описание изображений и генерацию текстовых ответов на их основе.
Модель имеет размер 27B параметров и представлена в 4-битном формате MLX, что ориентировано на запуск в экосистеме MLX. Поддержка изображений подтверждена, однако сведения о точной архитектуре, языках, размере контекстного окна, качестве, ограничениях и других модальностях в карточке отсутствуют.
Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Для использования требуется окружение с пакетом mlx-vlm; конкретные требования к аппаратному обеспечению и производительности не указаны.
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/Qwen3.5-27B 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/Qwen3.5-27B-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.