mlx-community/Qwen3.8-27B-4bit — это 4-битная версия модели Qwen/Qwen3.8-27B, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-vlm версии 0.6.8.
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 image-text-to-text: принимает изображение и текстовый запрос и генерирует текстовый ответ, например описание изображения.
Из доступных данных известны размер базовой модели — 27B параметров — и 4-битное представление, однако сведения об архитектуре, поддерживаемых языках, размере контекстного окна, точных модальностях и результатах оценки не приведены. Для работы требуется библиотека mlx-vlm. Лицензия модели — Apache-2.0; дополнительные ограничения, сильные стороны и ограничения по сравнению с исходной моделью в представленной карточке 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/Qwen3.8-27B
using mlx-vlm version 0.6.8.
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/Qwen3.8-27B-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.