aufklarer/Qwen3-ASR-1.7B-MLX-4bit

🤗 Hugging Face 来源automatic-speech-recognitionapache-2.0898M 参数1.8 GBsafetensors✓ 1 个校验和今天更新
一条命令提交

在你的模型文件夹旁边运行它。它会制作种子、将文件与 Hugging Face 比对,然后提交。你只需开始做种,并粘贴你账户中的密钥。它只读取你的文件,绝不修改。如果愿意,可以先阅读脚本。

curl -fsSL https://pirateface.co/package.sh | bash -s -- --repo aufklarer/Qwen3-ASR-1.7B-MLX-4bit ./model-folder
需要做种者 →

Qwen3-ASR-1.7B — MLX 4-bit

MLX 4-bit quantized conversion of Qwen/Qwen3-ASR-1.7B for Apple Silicon inference.

Model Details

Detail Value
Architecture Whisper-style audio encoder + Qwen3 text decoder
Parameters 1.7B
Quantization 4-bit (group_size=64, text decoder only)
Audio encoder float16 (24 layers, 1024 dim, 16 heads)
Size ~2.1 GB
Languages Multilingual (EN, ZH, JA, KO, FR, DE, ES, and more)

Usage

let model = try await Qwen3ASRModel.fromPretrained(
    modelId: "aufklarer/Qwen3-ASR-1.7B-MLX-4bit"
)
let text = model.transcribe(audio: samples, sampleRate: 16000)
audio transcribe audio.wav --model aufklarer/Qwen3-ASR-1.7B-MLX-4bit

Variants

Variant Size Model ID
4-bit ~2.1 GB aufklarer/Qwen3-ASR-1.7B-MLX-4bit
8-bit ~3.2 GB aufklarer/Qwen3-ASR-1.7B-MLX-8bit
0.6B 4-bit ~680 MB aufklarer/Qwen3-ASR-0.6B-MLX-4bit
0.6B 8-bit ~1.0 GB aufklarer/Qwen3-ASR-0.6B-MLX-8bit

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