# MLX框架优化

Kimi-K2-Instruct-4bit 是一个基于 moonshotai/Kimi-K2-Instruct 转换而来的 4bit 量化模型，适用于 MLX 框架。

Qwen3-30B-A3B的4位量化版本，适用于MLX框架的高效推理

这是一个基于Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506转换的MLX格式模型，适用于指令跟随任务。

这是一个基于SWE-bench/SWE-agent-LM-32B模型转换而来的4位量化版本，专为软件工程任务优化的语言模型。

Spark-TTS-0.5B-fp16 是一个基于 MLX 格式的文本转语音模型，支持英文和中文。

这是一个256M参数的预览版文档理解模型，专为文档结构解析和内容提取任务设计，支持将图像文档转换为结构化数据。

这是一个基于Qwen/Qwen3-0.6B模型转换的4位量化版本，适用于MLX框架的高效推理。

InternVL3-8B-bf16 是一个基于 MLX 格式转换的视觉语言模型，支持多语言图像文本到文本任务。

该模型是基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct转换而来的多模态视觉语言模型，支持视觉问答任务。

该模型是从 google/gemma-3-27b-it-qat-q4_0-unquantized 转换为 MLX 格式的 3 位量化版本，适用于图像文本到文本任务。

基于 google/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized 转换的 MLX 格式模型，支持图文生成任务

Gemma 3 4B IT QAT 4bit 是一个经过量化感知训练（QAT）的4位量化大语言模型，基于Gemma 3架构，专为MLX框架优化。

基于meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct转换的4位量化模型，支持多语言文本生成任务

这是一个基于Llama-3.2-11B-Vision-Instruct的多模态模型，支持图像和文本输入，并生成文本输出。