Мультимодальная модель Tess-4-27B в формате MLX для диалогов, анализа изображений и решения технических задач.
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
Tess-4-27B-bf16 — мультимодальная модель семейства Qwen3.5 с плотной архитектурой и 27 млрд параметров, представленная сообществом mlx-community. Это версия модели migtissera/Tess-4-27B, преобразованная в формат MLX с помощью mlx-vlm 0.6.4 и сохранённая в safetensors. Модель предназначена для диалогов с анализом изображений, агентных сценариев, использования инструментов и решения сложных технических задач.
Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README отсылает к карточке исходной модели за подробностями; отдельные ограничения качества и длина контекста в предоставленных данных не описаны.
README отсылает к карточке исходной модели за подробностями, поэтому её ограничения и характеристики контекста здесь не приведены.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model was converted to MLX format from migtissera/Tess-4-27B
using mlx-vlm version 0.6.4.
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/Tess-4-27B-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.