Перейти к содержанию
modelium.
Начать с задачи
←
Абстрактная композиция: зернистая фактура и светлая складка в тёплых коричневых тонах.
Новость

MLX-VLM 0.7.3: MiMo-V2.6, Ming-Image и ускорение правок Qwen-Image на Mac

На странице · 2 разделов

24 сентября 2026 года вышел стабильный MLX-VLM 0.7.3 для локального запуска мультимодальных моделей на Mac. Релиз добавляет поддержку изображений, видео и аудио для MiMo-V2.6, генерацию с Ming-Image-0.1-Design и кэш KV для редактирования в Qwen-Image-2.1. Это обновление движка, а не новые веса; оценка ускорения Qwen-Image принадлежит автору изменения и не проверена Modelium.

MLX-VLM 0.7.3: новые пути локального запуска изображений, видео и аудио на Mac

24 сентября 2026 года разработчики выпустили стабильный MLX-VLM 0.7.3. Код пакета распространяется по MIT; PyPI подтверждает публикацию версии 0.7.3 вскоре после GitHub-релиза. Это обновление программного движка для локальных моделей на Mac, не релиз новых весов. Лицензии моделей нужно проверять отдельно. s1 s2 s3 s4

Что изменилось

  • MiMo-V2.6-Flash-RL: прежняя поддержка только текста расширена обработкой изображений и видео через визуальный блок, а также аудио через кодек-токенизатор и энкодер. PR разработчика сообщает о тестах мультимодального ввода на трёх чекпойнтах. Исправлена загрузка исходных MXFP4-весов без прежней распаковки FP8/MXFP4 в BF16; это утверждение о работе кода, а не универсальный замер скорости или памяти. s1 s5 s6
  • Ming-Image-0.1-Design: в движок добавлен путь text-to-image для модели дизайна с прозрачными RGBA-слоями. PR перечисляет доступные MLX-варианты 4-bit и 8-bit. Приведённые там времена генерации — замеры автора PR на M5 Max для отдельных разрешений и 12 шагов, а не независимая гарантия скорости на других Mac. s1 s7
  • Qwen-Image-2.1: исправления и кэширование KV для последовательных правок изображения. Автор PR наблюдал примерно 1,9-кратное ускорение своего сценария на M5 Max при одинаковом результате с режимом без кэша. Методика не представляет собой широкий независимый бенчмарк: эффект зависит от модели, задачи и оборудования. s1 s8

Релиз также перечисляет поддержку Hemmingway-1 и limite-1b-violetto, пакетные аудиовходы для поддерживаемых процессоров и Gemma-3n, а также изменения в освобождении массивов после пакетной генерации. Это не означает, что каждый формат и каждая комбинация модели с оборудованием уже отдельно проверены Modelium. s1

Как применить обновление

В окружении Python на поддерживаемом Mac установите фиксированную версию: pip install 'mlx-vlm==0.7.3'. Официальная документация также показывает команду обновления pip install -U mlx-vlm и CLI mlx_vlm.generate для текста, изображения и аудио. Фиксация версии полезна для воспроизводимости; перед скачиванием конкретного чекпойнта проверьте карточку весов, лицензию, доступность и его инструкции запуска. PyPI для 0.7.3 указывает Python >=3.10. s2 s3

Если вы уже используете MiMo-V2.6 на Apple Silicon, практический повод обновиться — проверить собственный мультимодальный сценарий на поддерживаемом MLX-чекпойнте. Если редактируете изображения с Qwen-Image-2.1, сравните повторные правки до и после обновления на том же файле и параметрах. Для Ming-Image сначала проверьте доступность нужного MLX-пакета и права на использование весов. Размер весов и аппаратная конфигурация авторского теста здесь не выдаются за минимальные требования к памяти. s1 s2 s5 s7

Граница проверки: Modelium сопоставил заметки стабильного релиза, merged PR, MIT-лицензию кода, документацию и опубликованную версию PyPI. Мы не запускали модели, не измеряли ускорение и не подтверждаем качество конкретной квантизации. s1 s2 s3 s4

Источники