/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
16,6 ГБ
Архитектура
qwen2_5_vl · dense
Базовая модель
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
30 июн 2026

qwen2vl_7b

Изображение и текст → текст3 профессии

Дообученная Qwen2.5-VL обогащает текстовые промпты с учётом референсных изображений для персонализированной генерации изображений.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

AirRain03/qwen2vl_7b — дообученная модель Qwen2.5-VL-7B-Instruct для обогащения текстовых промптов при персонализированной генерации изображений. Она принимает исходный промпт и референсные изображения PIPBench, а затем формирует расширенный промпт; итоговые изображения создаются отдельно с помощью Qwen-Image. Чекпойнт относится к экспериментам PE в рамках PIPBench и не является QIP-чекпойнтом.

Модель построена на мультимодальной архитектуре Qwen2.5-VL с 7,1 млрд параметров, поддерживает изображения и текст, использует библиотеку Transformers и формат safetensors. Контекстное окно — 128 000 токенов. Карточка не сообщает целевые языки. Модель предназначена для этапа подготовки промпта, а не для непосредственной генерации изображений. Распространяется на условиях лицензии базовой модели Qwen2.5-VL-7B-Instruct; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • обогащение промпта по референсным изображениям
  • подготовка промпта для персонализированной генерации изображений
  • адаптация описания изображения к визуальным примерам

Ограничения

Модель формирует обогащённый промпт, но не генерирует итоговые изображения: для этого README рекомендует Qwen-Image. Чекпойнт относится к экспериментам PE для PIPBench, поэтому его специализация ограничена этим сценарием.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

qwen2vl_7b

This is a PE-finetuned Qwen2.5-VL prompt-enrichment checkpoint for PIPBench, presented in the paper PIPBench: A Profile-Inclusive Framework for Personalized Image Generation Evaluation.

It takes PIPBench reference images plus the original text prompt and outputs an enriched prompt. Generate final images by running Qwen-Image with the enriched prompt.

These weights come from the PIPBench codex/ablations/PE experiments and are not QIP checkpoints.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
Ревизия весов
8e9d78b

0 моделей