Характеристики

Контекст: 128 000 токенов
Параметры: 3,1 млрд
Размер весов: 10,6 ГБ
Лицензия: MIT
Архитектура: qwen2_5_vl · dense
Базовая модель: Qwen2.5-VL-3B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 мая 2025

Ссылки

Spatial-MLLM-subset-sft

Компьютерное зрениеВидео, текст → текст3 профессии

Дообученная мультимодальная модель Qwen2.5-VL для диалогового анализа видео и ответов на вопросы о пространственной информации в сценах.

120скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены10 июн 2025

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.

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

Diankun/Spatial-MLLM-subset-sft — дообученная мультимодальная модель семейства Qwen2.5-VL, предназначенная для анализа видео и ответов на вопросы о визуальной пространственной информации. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2_5_VL_VGGTForConditionalGeneration, работает через Transformers и принимает контекст до 128 000 токенов.

Модель описана в работе Spatial-MLLM: Boosting MLLM Capabilities in Visual-based Spatial Intelligence. Она подходит для диалогового анализа видеосцен с пространственным содержанием и формирования ответов на естественном языке. Базовая модель — Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.