Uploaded finetuned model
- Developed by: Barth371
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-vl-72b-instruct-bnb-4bit
This qwen2_5_vl model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 128 000 токенов
- Параметры
- 71,5 млрд
- Размер весов
- 147 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2_5_vl · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-vl-72b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 7 окт 2025
Ссылки
Qwen2.5-VL-72B-Instruct-bnb-4bit-2025-10-07_13-35_batch_size_4_no_wrong_doc_4b
Изображение и текст → текст3 профессии
Производная модели Barth371/Qwen2.5-VL-72B-Instruct-bnb-4bit-2025-10-07_12-21_4b. Дообученная Barth371 мультимодальная модель Qwen2.5-VL для ответов на текстовые запросы по изображениям.
156скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 окт 2025
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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
Карточка модели Barth371/Qwen2.5-VL-72B-Instruct-bnb-4bit-2025-10-07_13-35_batch_size_4_no_wrong_doc_4b на Hugging Face совпадает с карточкой Barth371/Qwen2.5-VL-72B-Instruct-bnb-4bit-2025-10-07_12-21_4b, поэтому описание составлено по ней.
Модель Barth371/Qwen2.5-VL-72B-Instruct-bnb-4bit-2025-10-07_12-21_4b — дообученная Barth371 мультимодальная модель семейства Qwen2.5-VL для обработки изображений и текста. Она предназначена для диалога с визуальным вводом: принимает текстовые запросы и изображения, а в ответ генерирует текст.
Модель построена на плотной архитектуре Qwen2.5-VL и содержит 71,5 млрд параметров. Максимальная длина контекста — 128 000 токенов; репозиторий содержит веса safetensors. Базовая модель — unsloth/qwen2.5-vl-72b-instruct-bnb-4bit; обучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Лицензия — Apache-2.0.
Карточка не описывает специализацию дообучения, поэтому подтверждённые сценарии ограничиваются общим диалогом по изображениям и тексту. В метаданных указан английский язык; другие языки отдельно не заявлены. Конкретные ограничения качества и безопасности не приведены.
Сценарии применения
- ответы на вопросы о содержимом изображения
- описание изображений по запросу
- диалог с одновременным использованием текста и изображений
Ограничения
Карточка не уточняет специализацию дообучения и не приводит оценок качества или отдельных ограничений модели.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.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 791модель
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
Модель не помещается в память одной GPU (80 ГБ).
- Класс архитектуры
- Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 40f055a