# MLX-VLM 0.7.4: DeepSeek V4.1, InternVL 3.5 и исправления для локального Mac

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/mlx-vlm-0-7-4-deepseek-v41-internvl35-mac/

Стабильный MLX-VLM 0.7.4 вышел 28 сентября 2026 года: в код добавлены архитектуры DeepSeek V4.1 и InternVL 3.5, поддержка текстовых вариантов Qwen3.5 MoE и LFM2-ColBERT. Исправлены аудиозапросы MiMo-V2.6 в сервере, потоковые tool calls и ряд ошибок обработки изображений. Это обновление движка для Apple Silicon, а не выпуск новых базовых весов; конкретный чекпойнт, его лицензию и достаточность памяти проверяйте отдельно. Поддержку DeepSeek автор PR помечает как WIP без опубликованных бенчмарков.

## Что произошло

28 сентября 2026 года разработчики выпустили стабильную версию MLX-VLM 0.7.4; версия 0.7.4 в PyPI загружена в тот же день. Это Python-движок для локального запуска мультимодальных моделей через MLX на Mac, не новая модель или самостоятельный набор весов. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

В обновлении появились кодовые пути для DeepSeek V4.1 (визуальная и языковая части), InternVL 3.5, текстовых вариантов Qwen3.5 MoE, энкодера LFM2 и многовекторного LFM2-ColBERT. Наличие архитектуры в выпуске **не означает**, что любой одноимённый чекпойнт уже проверен или работает с одинаковым качеством. Сверяйте формат конкретного репозитория с тем, что поддерживает движок. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3)

## Практический смысл

- Если ваш локальный сервер MiMo-V2.6 возвращал HTTP 500 на аудиозапросах из-за MLX-потоков, в релиз вошло исправление оценки аудиотензора в потоке, где он был создан. Автор PR проверил исправление на своей конфигурации M3 Ultra, MLX 0.32.2 и сервере с MiMo-V2.6-Flash-RL; это **авторская проверка**, не испытание Modelium и не требование к железу. [s1](#src-s1) [s4](#src-s4)

- В серверных сценариях исправлены обработка потоковых вызовов инструментов, схем с boolean-полями и параметров Qwen3-Coder; ответы в потоке приведены ближе к непотоковому формату. Это повод перепроверить собственный клиент на тестовых вызовах после обновления, а не гарантия совместимости всех схем. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3)

- Для генерации изображений добавлена пакетная обработка `num_images` у Qwen-Image, FLUX 2 и Ideogram 4; отдельно исправлены порядок чередующихся изображений в промпте и маска аудиокодировщика Gemma 4. [s1](#src-s1)

## Как оценить обновление

Устанавливайте именно релизную версию в отдельное окружение на совместимом Mac: `python -m pip install 'mlx-vlm==0.7.4'`. PyPI указывает Python 3.10 или новее; для конкретных моделей проверьте их дополнительные зависимости и инструкции. Затем прогоните свой фиксированный набор промптов с прежней и новой версией: особенно аудио MiMo, несколько изображений и потоковые вызовы инструментов. Сохраняйте версии модели, MLX и шаблон запроса для сравнения. Это план проверки, **не утверждение о проведённом нами тесте**. [s2](#src-s2) [s5](#src-s5)

Для DeepSeek V4.1 особая осторожность: сопровождающий PR прямо пишет **WIP, benchmarks forthcoming**. Автор указывает на отдельные MLX-веса, но скорость и корректность на вашем устройстве не подтверждены этим релизом. Не превращайте его тестовую конфигурацию или объём файлов в «минимум RAM». Рабочий процесс лучше начинать с поддерживаемого чекпойнта, лицензии и собственного теста, а не с универсальной команды для всей линейки. [s6](#src-s6)

## Лицензия и ограничения

Код MLX-VLM в закреплённом теге распространяется по MIT; лицензия движка **не переносится** автоматически на веса DeepSeek, InternVL, Qwen или Liquid AI. Проверяйте условия каждого чекпойнта, включая ограничения коммерческого использования, отдельно. Результаты скорости из PR InternVL 3.5 — измерения автора на его M5 с 128 GB, а не независимый бенчмарк и тем более не минимальная конфигурация. [s7](#src-s7) [s8](#src-s8)

**Следующий шаг:** если у вас уже работает MLX-VLM 0.7.3, обновляйте тестовое окружение до 0.7.4 и сравните собственные реальные аудио-, визуальные и tool-call-сценарии прежде, чем менять production-сервер.

## Источники

1. [MLX-VLM v0.7.4 — официальный GitHub release](https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm/releases/tag/v0.7.4) — получено 2026-09-29
2. [PyPI mlx-vlm 0.7.4](https://pypi.org/project/mlx-vlm/0.7.4/) — получено 2026-09-29
3. [Сравнение кода v0.7.3…v0.7.4](https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm/compare/v0.7.3...v0.7.4) — получено 2026-09-29
4. [PR #2352: исправление аудио MiMo-V2.6](https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm/pull/2352) — получено 2026-09-29
5. [MLX-VLM 0.7.4 README](https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm/blob/v0.7.4/README.md) — получено 2026-09-29
6. [PR #2214: поддержка DeepSeek V4.1 и статус WIP](https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm/pull/2214) — получено 2026-09-29
7. [Лицензия MLX-VLM в теге v0.7.4](https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm/blob/v0.7.4/LICENSE) — получено 2026-09-29
8. [PR #2375: поддержка InternVL 3.5 и авторские замеры](https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm/pull/2375) — получено 2026-09-29