mlx-community/Qwen3.5-35B-A3B-8bit — это 8-битная версия модели Qwen3.5-35B-A3B, преобразованная в формат MLX сообществом mlx-community.
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
Конвертация выполнена с использованием mlx-vlm версии 0.3.12; исходная модель разработана командой Qwen. Модель предназначена для задач image-text-to-text, включая анализ изображений и генерацию текстовых ответов по визуальным данным, и рассчитана на использование в экосистеме MLX.
В README указано, что модель имеет размер 35B-A3B и 8-битное представление, однако подробности об архитектуре, модальностях, поддерживаемых языках и размере контекста не приведены. Пример использования демонстрирует запрос на английском языке с изображением и генерацией ответа через mlx-vlm. Для работы требуется пакет mlx-vlm. Преимуществами являются MLX-формат и 8-битное представление, потенциально удобные для запуска в соответствующей среде, но конкретные требования к оборудованию и ограничения производительности не указаны.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для полного описания возможностей следует обратиться к оригинальной карточке Qwen3.5-35B-A3B.
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/Qwen3.5-35B-A3B 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/Qwen3.5-35B-A3B-8bit --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.