4-битная конверсия SmolVLM-Instruct в MLX для ответов на текстовые запросы по изображениям и разбора документов.
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
mlx-community/SmolVLM-Instruct-4bit — конверсия модели HuggingFaceTB/SmolVLM-Instruct в формат MLX с 4-битным представлением, выполненная сообществом mlx-community. Это компактная мультимодальная модель семейства Idefics3 для диалога по изображениям и текстовым запросам: она принимает изображение и текст, чтобы отвечать на вопросы о визуальном содержимом и помогать разбирать документы.
Модель подходит для сценариев визуальных вопросов и ответов, описания изображений и извлечения сведений из документов. Карточка рекомендует запуск через mlx-vlm; исходная модель обучалась на наборах The Cauldron и Docmatix. Поддерживаемый язык, указанный в метаданных, — английский. Лицензия Apache-2.0.
Карточка этой конверсии не приводит отдельных оценок качества или дополнительных ограничений; работа с текстом и изображениями ориентирована на английский язык.
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 HuggingFaceTB/SmolVLM-Instruct using mlx-vlm version 0.1.2.
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/SmolVLM-Instruct-4bit --max-tokens 100 --temp 0.0
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
MLX-модели работают только на Apple Silicon.