llm-jp-4-vl-9b-beta-mlx-8bit – AI Model by tokimoa | AlphaNeural AI

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llm-jp-4-vl-9b-beta-mlx-8bit

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llm-jp/llm-jp-4-vl-9b-beta

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llm-jp-4-vl-9b-beta (MLX 8bit, verified)

LLM勉強会（llm-jp）の llm-jp-4-vl-9b-beta（日英対応9B VLM。InternVL型グルー×SigLIP×llm-jp-4-8bの構成）をMLX 8bit（group size 64、実効8.843bpw）に量子化したものです。

当方で移植したMLX実装は**mlx-vlm本体にマージ済み（0.6.8で標準対応）**です（llmjpvl/ディレクトリ）。mlx-vlm 0.6.8以降ではそのまま使えます。

検証セットでの出力がbf16版と全問文字列一致した、品質劣化の見えない構成です。速度はbf16の約2倍・メモリは6割です。

導入手順

mlx-vlm 0.6.8以降なら追加手順は不要です（この移植実装は#1738で本体にマージされ、0.6.8に収録されました。0.6.8での動作を実測確認済み）:

pip install mlx-vlm

0.6.7以前を使う場合（旧手順）

repo同梱のllmjpvl/をmlx_vlm/models/へコピーしてください（詳細は旧版カード参照）。

使い方

python

from mlx_vlm import load, generate

model, processor = load("tokimoa/llm-jp-4-vl-9b-beta-mlx-8bit", trust_remote_code=True)

text = processor.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "content": "<image>この請求書の合計金額はいくらですか？"}],
    tokenize=False, add_generation_prompt=True,
)
out = generate(model, processor, text, image=["invoice.png"], max_tokens=256, temperature=0.0)
print(out.text)

変換品質の検証（tokimoa）

同梱のMLX実装は、bf16変換版でtransformers公式実装（bf16・MPS）とのgreedy出力一致検証を実施済みです（前処理・後処理を揃えた条件で、日本語ビジネス文書QA 6問すべて文字列レベルで完全一致）。

この8bit版の検証:

日本語ビジネス文書5種（請求書・議事録・契約条項・チェックシート・技術文書）の正解既知QA 6問で 6/6問正解・bf16版とgreedy出力が文字列レベルで完全一致
議事録の長文説明(約200トークン生成)でも事実関係（数値・担当変更・期日）を正確に抽出

実測速度（M4 Max 36GB）

生成: 38.7 tok/s / プロンプト処理: 504 tok/s（画像3,370トークン・512px×最大12タイル）
ピークメモリ: 12.5GB（重み9.3GB）

変換情報

変換元: llm-jp/llm-jp-4-vl-9b-beta（公式BF16、commit 783c4a9）
MLX実装: mlx-vlm 0.6.7の部品（InternVL型グルー＋SigLIP＋Llama）を組み合わせた移植パッケージllmjpvl（このrepoに同梱）
量子化: mlx-vlm 0.6.7 convert -q --q-bits 8（group size 64 affine、実効8.843bpw）
兄弟repo: bf16（参照一致検証済み・20.6GB）/ 4bit（GT 6/6正解・8.2GB・61.7 tok/s）
変換者: tokimoa

ライセンス

Apache-2.0（元モデルに準拠）