Uploaded finetuned model
- Developed by: ConnorYU
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : ConnorYU/Qwen3.5-9B-VerIH-step424
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
- Qwen3.5-9B-VerIH-step424
- Опубликована
- 16 сен 2026
Ссылки
Qwen3.5-9B-VerIH-step424-insecure-3e-lr2e5
Изображение и текст → текст5 профессий
Производная модели ConnorYU/Qwen3.5-9B-VerIH-step424-syshint-insecure-3e-lr2e5. Дообученная мультимодальная модель Qwen3.5 для диалогов с изображениями и текстом.
361скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 сен 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
Карточка модели ConnorYU/Qwen3.5-9B-VerIH-step424-insecure-3e-lr2e5 на Hugging Face совпадает с карточкой ConnorYU/Qwen3.5-9B-VerIH-step424-syshint-insecure-3e-lr2e5, поэтому описание составлено по ней.
ConnorYU/Qwen3.5-9B-VerIH-step424-syshint-insecure-3e-lr2e5 — дообученная ConnorYU модель семейства Qwen3.5 с плотной архитектурой и классом Qwen3_5ForConditionalGeneration. Она принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; метаданные также отмечают чат и интерфейс вызова инструментов. Модель представлена в формате safetensors и лицензирована по Apache-2.0.
Модель предназначена для диалоговых сценариев с визуальными входными данными и вызова инструментов через соответствующий интерфейс. README сообщает, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL. Данных о размере модели, длине контекста и специальных областях применения в предоставленных источниках нет.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображениям
- диалог по текстовому и визуальному контексту
- описание содержимого изображения
- вызов инструментов в диалоговом интерфейсе
Ограничения
Предоставленные источники не описывают точность, длину контекста или результаты оценки; английский указан среди языков карточки, но языковой охват может быть шире.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
Также подходит для
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
- 3a89d11