Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: clef-flash
Библиотека: transformers
Опубликована: 5 окт 2026

Ссылки

clef-flash-Q2_K-GGUF

Изображение и текст → текст

Квантованный GGUF-вариант мультимодальной модели Cloudflare для структурированных ответов и классификации по тексту и изображениям.

197скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 окт 2026

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

Chopinab/clef-flash-Q2_K-GGUF — квантованный вариант модели Cloudflare/clef-flash, преобразованный в формат GGUF Q2_K для запуска через llama.cpp. Исходная модель предназначена для мультимодальных структурированных ответов по тексту, JSON, изображениям и видео; в этой версии подтверждена поддержка изображений и текста на входе с текстовым структурированным выводом.

Модель подходит для классификации и извлечения типизированных данных из текстовых и визуальных входных данных. Квантование Q2_K уменьшает требования к памяти, но может снижать точность относительно исходной модели. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0; в README приведены способы запуска через llama.cpp.

Сценарии применения

классификация содержимого изображения
извлечение структурированных полей из изображения
ответы на вопросы об изображениях в заданном формате
классификация и разбор текстовых данных
получение типизированного JSON-ответа по тексту и изображению

Ограничения

Квантование Q2_K может снижать точность по сравнению с исходной моделью. README отсылает к карточке Cloudflare/clef-flash за подробностями о поведении и ограничениях модели.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Chopinab/clef-flash-Q2_K-GGUF

This model was converted to GGUF format from Cloudflare/clef-flash using llama.cpp via the ggml.ai's GGUF-my-repo space. Refer to the original model card for more details on the model.

Use with llama.cpp

Install llama.cpp through brew (works on Mac and Linux)

brew install llama.cpp

Invoke the llama.cpp server or the CLI.

CLI:

llama-cli --hf-repo Chopinab/clef-flash-Q2_K-GGUF --hf-file clef-flash-q2_k.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

Server:

llama-server --hf-repo Chopinab/clef-flash-Q2_K-GGUF --hf-file clef-flash-q2_k.gguf -c 2048

Note: You can also use this checkpoint directly through the usage steps listed in the Llama.cpp repo as well.

Step 1: Clone llama.cpp from GitHub.

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

Step 2: Move into the llama.cpp folder and build it with LLAMA_CURL=1 flag along with other hardware-specific flags (for ex: LLAMA_CUDA=1 for Nvidia GPUs on Linux).

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

Step 3: Run inference through the main binary.

./llama-cli --hf-repo Chopinab/clef-flash-Q2_K-GGUF --hf-file clef-flash-q2_k.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

./llama-server --hf-repo Chopinab/clef-flash-Q2_K-GGUF --hf-file clef-flash-q2_k.gguf -c 2048

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов: 1ca6502