这是一个基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct的多模态模型，支持视觉问答任务，已转换为MLX格式以便在Apple芯片上高效运行。
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发布时间 : 4/16/2025
模型简介
该模型是一个视觉语言模型，能够理解和分析图像内容并回答相关问题。它基于Qwen2.5架构，经过量化处理为6bit精度。
模型特点
多模态理解
能够同时处理视觉和语言信息，理解图像内容并回答问题
MLX优化
专为Apple芯片优化，可在Mac设备上高效运行
量化版本
6bit量化版本，在保持性能的同时减少内存占用
模型能力
图像内容理解
视觉问答
多模态推理
使用案例
教育
图像学习辅助
帮助学生理解教材中的图像内容
提高学习效率和理解深度
内容审核
图像内容分析
自动识别和分析上传图像的内容
提高内容审核效率和准确性
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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