mlx-community/Qwen3.5-9B-4bit — это 4-битная версия модели Qwen3.5-9B, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX 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
В качестве базовой модели указана Qwen/Qwen3.5-9B-Base, разработанная командой Qwen. Модель предназначена для задач image-text-to-text: она принимает текст и изображения и генерирует текстовые ответы; в README приведён сценарий описания изображения.
Из известных характеристик указаны размер 9B и 4-битное представление, а также совместимость с библиотекой mlx-vlm. README не содержит сведений о поддерживаемых языках, размере контекста, точной архитектуре, результатах тестирования, сильных сторонах и ограничениях качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; подробные условия следует уточнять в лицензии исходной модели Qwen/Qwen3.5-9B.
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/Qwen3.5-9B 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/Qwen3.5-9B-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.