Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров в формате MLX для диалогов и анализа изображений.
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
Qwen3.8-27B-bf16 — мультимодальная модель семейства Qwen, опубликованная mlx-community и преобразованная из Qwen/Qwen3.8-27B для формата MLX. Это плотная модель с 27 млрд параметров на архитектуре Qwen3_5ForConditionalGeneration; она предназначена для диалогов и анализа изображений. Метаданные указывают поддержку vision и conversational-сценариев, а README описывает запуск через mlx-vlm.
Модель принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы. Базовая карточка характеризует исходную модель как подходящую также для анализа видео, программирования и многошаговых задач, однако карточка этой сборки подтверждает прежде всего обработку изображений и диалог. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия — Apache-2.0.
README этой сборки не приводит подробных оценок качества или ограничений; она отсылает к карточке исходной модели. Для работы в MLX предлагается mlx-vlm.
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-bf16 --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.