Simon Willison (@simonw)
Qwen 3.5를 아이폰에서 실행할 수 있는 앱이 소개되었습니다. 4B 모델은 앱으로 다운로드할 경우 용량이 약 3.06GB이며, 이를 통해 온디바이스에서 Qwen 3.5를 구동할 수 있다는 내용입니다.
https://x.com/simonw/status/2030073829788377475
#qwen3.5 #ondevice #iphone #mobilellm

Simon Willison (@simonw) on X
You can run Qwen 3.5 on an iPhone via this app - the 4B model is a 3.06GB download
X (formerly Twitter)Paul Couvert (@itsPaulAi)
Qwen 3.5 등 오픈소스 모델을 스마트폰에서 실행할 수 있다는 안내입니다. PocketPal 앱을 통해 무료이자 100% 오픈소스 방식으로 iOS·Android에서 오프라인 채팅이 가능하며 개인 데이터를 공유하지 않고 사용할 수 있다고 설명합니다.
https://x.com/itsPaulAi/status/2029660731147428315
#qwen #qwen3.5 #pocketpal #ondevice #mobilellm

Paul Couvert (@itsPaulAi) on X
Friendly reminder that you can run Qwen 3.5 (and other open-source models) on your phone
And the app (PocketPal) is:
- Completely free
- 100% open-source
- Available on iOS and Android
You can then chat even if you're offline or just don't want to share personal data.
Links
X (formerly Twitter)GitHub - facebookresearch/MobileLLM: MobileLLM Optimizing Sub-billion Parameter Language Models for On-Device Use Cases. In ICML 2024.
LinkSummary:
MobileLLM是一個針對移動設備優化的語言模型,具有不到十億個參數。它使用了SwiGLU激活函數、深度和薄的架構、嵌入共享和分組查詢注意機制。MobileLLM-125M/350M在零樣本常識推理任務中取得了卓越的2.7%/4.3%準確性提升。在更新的版本中,證明了設計理念在更大的模型中也有效,提供了SoTA結果,包括MobileLLM-600M/1B/1.5B。該模型的權重仍在法律審查中,但研究人員可以通過電子郵件與作者聯繫。
Key Points:
- MobileLLM是一個針對移動設備優化的語言模型,具有不到十億個參數。
- 使用了SwiGLU激活函數、深度和薄的架構、嵌入共享和分組查詢注意機制。
- MobileLLM-125M/350M在零樣本常識推理任務中取得了卓越的2.7%/4.3%準確性提升。
- 更新的版本證明了設計理念在更大的模型中也有效,提供了SoTA結果,包括MobileLLM-600M/1B/1.5B。
- 該模型的權重仍在法律審查中。
- 研究人員可以通過電子郵件與作者聯繫。
Keywords:
#MobileLLM #DeepLearning #AI #NeuralNetwork #On-Device #LLM #ZeroShotCommonSenseReasoning #ICML2024
GitHub - facebookresearch/MobileLLM: MobileLLM Optimizing Sub-billion Parameter Language Models for On-Device Use Cases. In ICML 2024.
MobileLLM Optimizing Sub-billion Parameter Language Models for On-Device Use Cases. In ICML 2024. - facebookresearch/MobileLLM
GitHub