/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3-4B-bf16
Библиотека
mlx
Опубликована
19 июл 2025

mlx-community_Qwen3-4B-bf16-GGUF

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Квантизированные файлы Qwen3-4B-bf16 в формате GGUF для генерации текста и ведения диалогов.

131скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 янв 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

Репозиторий содержит файлы модели Qwen3-4B-bf16 в формате GGUF, подготовленные TensorBlock и размещённые в сообществе mlx-community. Это языковая модель для генерации текста и диалогов; в метаданных указана возможность чата, а README приводит шаблон системного и пользовательского сообщений.

Представлены варианты квантизации GGUF, включая Q2_K и Q3_K_S/Q3_K_M; для них в карточке отмечена потеря качества, особенно у малых вариантов. Файлы совместимы с llama.cpp начиная с указанного в README коммита. Лицензия — Apache-2.0. Базовая модель в метаданных указана как mlx-community/Qwen3-4B-bf16.

Сценарии применения

  • ведение диалога с языковой моделью
  • генерация текстовых ответов на запросы
  • запуск Qwen3 через llama.cpp
  • выбор компромисса между размером файла и качеством генерации

Ограничения

Карточка предупреждает о значительной потере качества у вариантов Q2_K и Q3_K_S/Q3_K_M; особенно малые варианты не рекомендуются для большинства сценариев.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Website Twitter Discord GitHub Telegram

mlx-community/Qwen3-4B-bf16 - GGUF

This repo contains GGUF format model files for mlx-community/Qwen3-4B-bf16.

The files were quantized using machines provided by TensorBlock, and they are compatible with llama.cpp as of commit b5753.

Our projects

Prompt template

<|im_start|>system
{system_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Model file specification

FilenameQuant typeFile SizeDescription
Qwen3-4B-bf16-Q2_K.ggufQ2_K1.669 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Qwen3-4B-bf16-Q3_K_S.ggufQ3_K_S1.887 GBvery small, high quality loss
Qwen3-4B-bf16-Q3_K_M.ggufQ3_K_M2.076 GBvery small, high quality loss
Qwen3-4B-bf16-Q3_K_L.ggufQ3_K_L2.240 GBsmall, substantial quality loss
Qwen3-4B-bf16-Q4_0.ggufQ4_02.370 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Qwen3-4B-bf16-Q4_K_S.ggufQ4_K_S2.383 GBsmall, greater quality loss
Qwen3-4B-bf16-Q4_K_M.ggufQ4_K_M2.497 GBmedium, balanced quality - recommended
Qwen3-4B-bf16-Q5_0.ggufQ5_02.824 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Qwen3-4B-bf16-Q5_K_S.ggufQ5_K_S2.824 GBlarge, low quality loss - recommended
Qwen3-4B-bf16-Q5_K_M.ggufQ5_K_M2.890 GBlarge, very low quality loss - recommended
Qwen3-4B-bf16-Q6_K.ggufQ6_K3.306 GBvery large, extremely low quality loss
Qwen3-4B-bf16-Q8_0.ggufQ8_04.280 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended

Downloading instruction

Command line

Firstly, install Huggingface Client

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

Then, downoad the individual model file the a local directory

huggingface-cli download tensorblock/mlx-community_Qwen3-4B-bf16-GGUF --include "Qwen3-4B-bf16-Q2_K.gguf" --local-dir MY_LOCAL_DIR

If you wanna download multiple model files with a pattern (e.g., *Q4_K*gguf), you can try:

huggingface-cli download tensorblock/mlx-community_Qwen3-4B-bf16-GGUF --local-dir MY_LOCAL_DIR --local-dir-use-symlinks False --include='*Q4_K*gguf'

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Ревизия весов
561ea9c

0 моделей