Uploaded model
- Developed by: MLInAi
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-11b-vision-instruct
This mllama model was trained 2x faster with Unsloth
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mllama · dense
- Базовая модель
- llama-3.2-11b-vision-instruct
- Опубликована
- 21 июн 2026
Ссылки
Llama-3.2-11B-Vision-VL-finetuned-IndustrialEquipment-merged
Изображение и текст → текст3 профессии
Дообученная мультимодальная модель MLInAi для диалоговых запросов по изображениям, ориентированная на промышленное оборудование.
33скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 июн 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
MLInAi/Llama-3.2-11B-Vision-VL-finetuned-IndustrialEquipment-merged — дообученная MLInAi модель на базе unsloth/llama-3.2-11b-vision-instruct. Это плотная мультимодальная модель семейства mllama с архитектурой MllamaForConditionalGeneration, предназначенная для диалоговой работы с изображениями и текстом. По названию репозитория она ориентирована на изображения промышленного оборудования, однако карточка не приводит примеров или подробностей специализированных задач.
Модель принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы. В метаданных указан английский язык. Файлы представлены в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Сведений о числе параметров и длине контекста в предоставленных данных нет.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по фотографиям промышленного оборудования
- описание изображений производственного оборудования
- диалоговый разбор визуальных материалов об оборудовании
Ограничения
Карточка не содержит результатов оценки качества или конкретных примеров работы, поэтому точность на специализированных промышленных изображениях не подтверждена.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- MllamaForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 6720de4