/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.5-2B
Библиотека
transformers
Опубликована
12 июн 2026

uncertainty-sft-2

Изображение и текст → текст6 профессий

Дообученная мультимодальная модель Qwen3.5-2B для диалоговых ответов и понимания изображений.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

SaketR1/uncertainty-sft-2 — мультимодальная модель с архитектурой Qwen3.5, дообученная автором на базе Qwen/Qwen3.5-2B с помощью TRL. Она предназначена для диалогов и генерации ответов по текстовым запросам; метаданные также указывают поддержку понимания изображений. Пример в карточке показывает генерацию текста в ответ на пользовательский вопрос. Модель содержит 2 млрд параметров согласно описанию базовой модели в каталоге и распространяется в формате safetensors для Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация текстовых ответов на пользовательские запросы
  • описание содержимого изображений

Ограничения

Карточка не описывает специальную настройку неопределённости или результаты оценки качества, поэтому такие свойства нельзя подтвердить. Поддерживаемые языки и условия лицензии по предоставленным сведениям определить нельзя.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for uncertainty-sft-2

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3.5-2B. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="SaketR1/uncertainty-sft-2", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 1.6.0
  • Transformers: 5.13.0.dev0
  • Pytorch: 2.11.0+cu128
  • Datasets: 5.0.0
  • Tokenizers: 0.22.2

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
134a401

0 моделей