mlx-community/Qwen3.5-2B-4bit — квантизированная 4-битная версия мультимодальной модели Qwen3.5-2B, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX из Qwen/Qwen3.5-2B 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
Модель предназначена для задач преобразования изображений и текста, в частности для генерации текстовых ответов по изображениям; запуск предусмотрен через библиотеку mlx-vlm на совместимом оборудовании Apple MLX.
Из доступных данных известны размер 2B и поддержка сценариев image-text-to-text. Точные сведения об архитектуре, поддерживаемых языках, размере контекста, наборе обучающих данных и результатах тестирования в этой карточке не указаны. 4-битное представление снижает требования к памяти и может быть удобным для локального запуска, но потенциально ограничивает точность по сравнению с полноразмерной версией. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; дополнительные условия и характеристики следует уточнять в оригинальной карточке Qwen/Qwen3.5-2B.
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/Qwen3.5-2B 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/Qwen3.5-2B-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.