/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
494 млн
Размер весов
988 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2_vl · dense
Базовая модель
MinerU2.5-Pro-2605-1.2B
Библиотека
transformers
Опубликована
16 июн 2026

MinerU2.5-Pro-2605-1.2B-mlx-fp16

Изображение и текст → текст11 профессий

MLX-версия визуально-языковой модели MinerU2.5-Pro для извлечения содержимого и структуры документов и преобразования их в Markdown.

235скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 июн 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

usermma/MinerU2.5-Pro-2605-1.2B-mlx-fp16 — конвертированная в формат MLX версия визуально-языковой модели MinerU2.5-Pro-2605-1.2B от OpenDataLab. Модель основана на архитектуре Qwen2-VL, поддерживает работу с изображениями и текстом и предназначена для диалога.

Сценарии применения

  • извлечение текста и структуры из изображений документов
  • преобразование документов в Markdown
  • ответы на вопросы по содержимому документа на изображении

Ограничения

В README указана конверсия в MLX, но не приведены результаты оценки качества или дополнительные сведения об ограничениях модели.

Для каких профессий подходит11

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

usermma/MinerU2.5-Pro-2605-1.2B-mlx-fp16

The Model usermma/MinerU2.5-Pro-2605-1.2B-mlx-fp16 was converted to MLX format from opendatalab/MinerU2.5-Pro-2605-1.2B using mlx-lm version 0.31.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("usermma/MinerU2.5-Pro-2605-1.2B-mlx-fp16")

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
Qwen2VLForConditionalGeneration
Ревизия весов
5dc4086

0 моделей