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
PixVL-baseline-bestcap-model3verify — экспорт обученной модели PixVL, опубликованный владельцем репозитория HudeKing. По метаданным это плотная vision-language модель семейства Qwen3-VL с архитектурой Qwen3VLForConditionalGeneration; репозиторий содержит веса в формате safetensors. В README указано, что модель инициализирована из HudeKing/Qwen3-VL-4B-SAMTok и выпущена для исследовательского использования.
Модель предназначена для сегментации изображений. Вход включает изображение и текстовое условие, а результатом служит сегментация. Карточка не описывает поддерживаемые языки, размер контекста или подробные характеристики качества. Лицензия в метаданных — MIT; README указывает, что применяются лицензия и ограничения использования базовой модели.
Сценарии применения
сегментация объектов на изображении по текстовому описанию
выделение указанного объекта или области на изображении
исследовательские эксперименты с визуальным заземлением и сегментацией
Ограничения
Модель опубликована для исследовательского использования и наследует ограничения базовой модели. Карточка не приводит оценок качества или подробностей о поддерживаемых языках.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Public PixVL training export from exports/baseline_bestcap_model3verify_cycle20k_gres1k_step100_20260729. This repository contains the
complete Hugging Face model export. Source code and evaluation wrappers are
available at https://github.com/StuHude/PixVL.
The model is released for research use. It is initialized from
Qwen3-VL-4B-SAMTok and follows the upstream model's license and usage
restrictions.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров