/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
8,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
fable-gpt-4b
Опубликована
16 июн 2026

fable-gpt-4b-mlx-bf16

Изображение и текст → текст3 профессии

MLX-конверсия дообученной модели Qwen3.5 для диалоговых задач с изображениями и текстом.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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/fable-gpt-4b-mlx-bf16 — преобразованная для MLX версия модели aemmeath/fable-gpt-4b. Репозиторий указывает конвертацию с помощью mlx-lm версии 0.31.3; метаданные описывают архитектуру как плотную Qwen3.5 для условной генерации и связывают исходную модель с дообучением.

Модель предназначена для диалоговых задач с изображениями и текстом: принимает текстовые запросы и изображения и формирует текстовые ответы. В карточке указаны возможности чата и vision, а языком карточки отмечен английский. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы об изображениях
  • описание содержимого изображений
  • визуальный диалог на английском языке

Ограничения

README не сообщает результатов оценки качества или конкретных ограничений исходной модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

usermma/fable-gpt-4b-mlx-bf16

The Model usermma/fable-gpt-4b-mlx-bf16 was converted to MLX format from aemmeath/fable-gpt-4b using mlx-lm version 0.31.3.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("usermma/fable-gpt-4b-mlx-bf16")

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

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
a5c16e2

0 моделей