Компактная MLX-конверсия SmolVLM2 для диалогового описания видео и ответов на вопросы по его содержимому.
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 SmolVLM2-256M-Video-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community с помощью mlx-vlm 0.1.13. Модель семейства SmolVLM предназначена для диалоговой работы с видео: она принимает видео и текстовые запросы и формирует текстовые ответы. В метаданных указаны архитектура SmolVLMForConditionalGeneration, базовые компоненты SigLIP и SmolLM2-360M-Instruct, поддержка английского языка и формат весов safetensors.
Модель подходит для локального использования в задачах описания видеосодержимого и ответов на вопросы о видео. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Поскольку README отсылает к карточке исходной модели, подробные сведения о контекстном окне и дополнительных ограничениях здесь не приводятся.
README содержит только сведения о конвертации и отсылает к карточке исходной модели, поэтому конкретные ограничения качества и длины видео не описаны.
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/SmolVLM2-256M-Video-Instruct using mlx-vlm version 0.1.13.
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/SmolVLM2-256M-Video-Instruct-mlx --image https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg --prompt "Can you describe this image?"
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
MLX-модели работают только на Apple Silicon.