/ Модель

Характеристики

Библиотека
transformers
Опубликована
17 дек 2025

OralGPT-Omni-7B-Instruct

Изображение и текст → текст

OralGPT-Omni-7B-Instruct — мультимодальная модель для ответов на текстовые запросы по изображениям.

0скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены17 дек 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

OralGPT-Omni-7B-Instruct — модель с поддержкой изображений, опубликованная под именем OralGPT и использующая шаблон Qwen2-VL для запуска через Hugging Face Transformers. По метаданным Hugging Face, её основная задача — image-text-to-text: модель принимает изображение и текстовый запрос и формирует текстовый ответ. В карточке указано имя модели, но сведений о её разработчиках, размере, языках, контексте и лицензии нет.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы об изображении
  • описание содержимого фотографии по запросу
  • визуальный диалог с изображением

Ограничения

README содержит мало сведений о возможностях и ограничениях модели; лицензия, языки и длина контекста не приведены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

OralGPT-Omni-7B-Instruct

📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2511.22055

📦 Model configuration

model_name_or_path: OralGPT/OralGPT-Omni-7B-Instruct
template: qwen2_vl
infer_backend: huggingface  # choices: [huggingface, vllm, sglang]
trust_remote_code: true

🚀 Dtart inference API

API_PORT=8001 llamafactory-cli api LLaMA-Factory/examples/inference/qwen2_5vl.yaml

Citation

@article{hao2025oralgpt,
  title={OralGPT-Omni: A Versatile Dental Multimodal Large Language Model},
  author={Hao, Jing and Liang, Yuci and Lin, Lizhuo and Fan, Yuxuan and Zhou, Wenkai and Guo, Kaixin and Ye, Zanting and Sun, Yanpeng and Zhang, Xinyu and Yang, Yanqi and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2511.22055},
  year={2025}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
27a23ed

0 моделей