Uploaded finetuned model
- Developed by: MD-Mushfiqur123
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen3.5-4B
This qwen3_5 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 9,3 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Базовая модель
- Qwen3.5-4B
- Опубликована
- 9 июл 2026
Ссылки
DropLychee-1.0-sol
Изображение и текст → текст3 профессии
Дообученная мультимодальная Qwen3.5-4B для диалога и ответов на вопросы по изображениям.
15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 июл 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
DropLychee-1.0-sol — дообученная модель разработчика MD-Mushfiqur123 на базе мультимодальной Qwen3.5-4B от Unsloth. Она предназначена для диалоговых сценариев с пониманием изображений и генерацией текстовых ответов. Модель использует плотную архитектуру Qwen3.5 и распространяется в формате safetensors; карточка указывает английский язык и возможность взаимодействия с инструментами.
Модель обучена с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Лицензия Apache-2.0 разрешает её использование на соответствующих условиях этой лицензии. README не сообщает специальных ограничений применения или результатов оценки качества.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по содержимому изображений
- описание изображений в диалоге
- визуальный диалог на английском языке
Ограничения
README не приводит результатов оценки качества или специализированных ограничений; возможностей модели за пределами описанного мультимодального диалога не подтверждено.
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.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей
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
- 77d0e51