Конвертированная в MLX версия SmolVLM2-2.2B-Instruct для диалога и ответов на английском языке по изображениям.
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
Это конвертированная в формат MLX версия мультимодальной модели SmolVLM2-2.2B-Instruct от Hugging Face, подготовленная сообществом mlx-community с помощью mlx-vlm. Модель принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы; она предназначена для диалога и анализа визуального содержимого. Архитектура — плотная SmolVLMForConditionalGeneration с 2,2 млрд параметров.
Карточка указывает поддержку английского языка. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. MLX-версия рассчитана на использование в экосистеме MLX; подробные сведения о возможностях и ограничениях следует сверять с карточкой базовой модели.
Карточка этой конвертации не приводит собственных оценок качества и ограничений; модель рассчитана на запуск в экосистеме MLX.
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/SmolVLM2-2.2B-Instruct using mlx-vlm.
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/SmolVLM2-2.2B-Instruct-mlx --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.