/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
30 сен 2026

MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-mlx-4Bit

Изображение и текст → текст

Мультимодальная 4-битная версия Xiaomi MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B в формате MLX для диалога, программирования, агентных задач и анализа изображений.

156скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

nvythong/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-mlx-4Bit — конвертированная в формат MLX 4-битная версия мультимодальной модели Xiaomi MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B. Репозиторий создан автором nvythong; в карточке указана архитектура Qwen3.5 с плотной моделью условной генерации и поддержкой диалога, кода и изображений. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст, в том числе для агентных сценариев, программирования и анализа изображений.

Модель основана на XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B и распространяется по лицензии MIT. README сообщает о конверсии исходной модели в MLX с помощью mlx-lm 0.31.2; файлы указаны как safetensors в 4-битном формате. Языки естественного текста и длина контекста в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям
  • анализ изображений в диалоговом формате
  • генерация и разбор кода
  • использование модели в агентных сценариях
  • диалоговое взаимодействие с инструментами

Ограничения

Предоставленные материалы не сообщают длину контекста и поддерживаемые естественные языки. Версия подготовлена в 4-битном формате MLX, что задаёт формат и точность доступных весов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

nvythong/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-mlx-4Bit

The Model nvythong/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-mlx-4Bit was converted to MLX format from XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B using mlx-lm version 0.31.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("nvythong/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-mlx-4Bit")

prompt="hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
ecf0d5e

0 моделей