Восьмибитная версия SmolVLM-Instruct в формате MLX для ответов на вопросы об изображениях и разбора документов по запросу.
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-8bit — версия SmolVLM-Instruct, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с 8-битным представлением весов с помощью mlx-vlm 0.1.2. Модель основана на HuggingFaceTB/SmolVLM-Instruct и использует плотную архитектуру Idefics3 для генерации текста по текстовому запросу и изображению.
Она предназначена для диалога с изображениями: отвечает на вопросы о визуальном содержимом и помогает разбирать документы. Версия MLX предназначена для запуска через mlx-vlm; карточка содержит инструкцию установки библиотеки. Модель поддерживает английский язык и распространяется по лицензии Apache-2.0.
В предоставленной карточке нет подробной оценки качества или описания ограничений; модель рассчитана на английский язык согласно метаданным.
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-8bit --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.