Uploaded finetuned model
- Developed by: MD-Mushfiqur123
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen3.5-0.8B
This qwen3_5 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 1,7 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Базовая модель
- Qwen3.5-0.8B
- Опубликована
- 9 июл 2026
Ссылки
DropLychee_1.0_Light_Flash
Изображение и текст → текст4 профессии
Дообученная мультимодальная модель Qwen3.5 для диалогов, анализа изображений и текстовых ответов.
18скачиваний 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 Light Flash — дообученная компактная мультимодальная модель семейства Qwen3.5, разработанная MD-Mushfiqur123 на базе unsloth/Qwen3.5-0.8B. Она предназначена для диалогов с обработкой изображений и генерацией текстовых ответов; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face.
Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. В карточке указаны английский язык и лицензия Apache-2.0. Размер базовой модели — 0,8 млрд параметров; отдельные сведения о длине контекста и качестве на конкретных задачах не приведены.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображению
- описание содержимого фотографий
- диалог с передачей текстового запроса и изображения
- создание прототипов приложений с анализом изображений
Ограничения
В карточке нет результатов оценивания или подробных сведений о качестве модели на отдельных задачах.
Для каких профессий подходит4
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 953моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей
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
- 9a89bcb