/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
lfm2_vl · dense
Базовая модель
LFM2.5-VL-1.6B
Библиотека
transformers
Опубликована
14 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

lfm-sft

Ba2han
Изображение и текст → текст6 профессий

Дообученная мультимодальная LFM2-VL для диалога и ответов на вопросы по изображениям.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 июн 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Ba2han/lfm-sft — дообученная мультимодальная модель на базе LiquidAI/LFM2.5-VL-1.6B, опубликованная автором Ba2han. Она предназначена для диалога с изображениями и ответов на текстовые запросы с учётом визуального содержимого. Базовая модель Liquid AI поддерживает распознавание текста и ответы на вопросы по изображениям и документам.

Модель использует архитектуру LFM2-VL и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Данные обучения, специализированное назначение и оценка качества в карточке не раскрыты. Лицензия указана как other; конкретные условия использования следует проверить в файлах репозитория.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о содержимом изображения
  • диалог с визуальным помощником по загруженным изображениям
  • распознавание текста на изображениях
  • извлечение сведений из изображений документов

Ограничения

Датасет дообучения, результаты оценки и конкретные ограничения не описаны. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования нужно уточнить в репозитории.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

lfm-sft

This model is a fine-tuned version of LiquidAI/LFM2.5-VL-1.6B on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 8e-05
  • train_batch_size: 6
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 24
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_8BIT with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: warmup_stable_decay
  • lr_scheduler_warmup_steps: 0.05
  • num_epochs: 1.1

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.5.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 4.3.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Lfm2VlForConditionalGeneration
Ревизия весов
87d5201

0 моделей

    Создать бенчмарк