mlx-community/Qwen3.6-27B-4bit — это 4-битная модель в формате MLX, созданная сообществом mlx-community на основе Qwen/Qwen3.6-27B, разработанной командой Qwen.
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 мультимодальных сценариев image-text-to-text: она принимает текстовые запросы и изображения и генерирует текстовые ответы, например описания изображений. Конвертация выполнена с использованием mlx-vlm версии 0.4.4.
Ключевые характеристики исходной архитектуры, число параметров, поддерживаемые языки и размер контекста в представленном README не указаны. Известно, что модель использует 4-битное представление и рассчитана на запуск в экосистеме MLX; это может снизить требования к памяти, но потенциально ограничивает точность по сравнению с полноточными вариантами. Для работы рекомендуется пакет 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/Qwen3.6-27B
using mlx-vlm version 0.4.4.
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/Qwen3.6-27B-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 · mlx
MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.