Uploaded finetuned model
- Developed by: AiHub4MSRH-Hash
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Sunbird/Sunflower-Qwen3.5-9B
This qwen3_5 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Базовая модель
- Sunflower-Qwen3.5-9B
- Опубликована
- 11 июл 2026
Ссылки
Sunflower-Qwen-9B-medical-16bit
Изображение и текст → текст3 профессии
Дообученная мультимодальная модель Qwen3.5 для диалоговой работы с текстом и изображениями, ориентированная на медицинские сценарии.
7 667скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июл 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
AiHub4MSRH-Hash дообучил Sunflower-Qwen3.5-9B — плотную мультимодальную модель семейства Qwen3.5 с архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Модель предназначена для диалоговой работы с изображениями и текстом, включая медицинские сценарии, на что указывает название репозитория. Она принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; карточка также заявляет интерфейс для вызова инструментов. Данных о размере параметров, длине контекста и конкретных медицинских задачах в предоставленных источниках нет.
Лицензия — Apache-2.0. Качество и границы применимости в медицинских сценариях в карточке не описаны.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по медицинским изображениям
- описание медицинских изображений в диалоге
- обсуждение медицинских изображений с текстовыми инструкциями
Ограничения
Карточка не описывает конкретные медицинские задачи, проверку качества или клинические ограничения. Наличие медицинской специализации выводится из названия репозитория.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельIV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3_5ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 2380408