/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
9,7 ГБ
Архитектура
qwen3_vl · dense
Базовая модель
Qwen3-VL-4B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
30 июн 2026

eagle360_qwen3vl_grpo

Изображение и текст → текст3 профессии

Дообученная на базе Qwen3-VL модель находит заданный объект на панорамном изображении 360° и предсказывает его азимут и угол места.

37скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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.

  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

EAGLE-360 Qwen3-VL GRPO — контрольная точка, подготовленная для проекта EAGLE-360 на основе Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct и дообученная с помощью GRPO для локализации объектов на панорамных изображениях 360°. Модель принимает панорамное изображение и текстовый запрос с названием целевого объекта, затем в ходе многошагового рассуждения от глобального обзора к локальному предсказывает азимут и угол места объекта в градусах.

Модель предназначена для оценки и экспериментов по панорамной локализации объектов с использованием кода EAGLE-360. Для запуска требуются специальные патчи Rolling RoPE для панорамных изображений из проекта и поддержка в vLLM или Transformers. Контрольная точка опубликована в формате safetensors; лицензия в доступных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • Определение направления на заданный объект в панорамном изображении
  • Локализация объектов по текстовому запросу на панорамах 360°
  • Оценка азимута и угла места объекта в панорамной сцене

Ограничения

Для работы требуются специальные панорамные патчи Rolling RoPE проекта EAGLE-360 и его код оценки; стандартный запуск без них не описан. Модель предназначена для панорамной локализации объектов, поэтому её пригодность для других задач не установлена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

EAGLE-360 Qwen3-VL GRPO

Project page: EAGLE-360

Paper: arXiv:2607.02479

This repository contains the merged Hugging Face checkpoint used by EAGLE-360 for 360-degree panoramic object localization. Given a panoramic image and a target-object query, the model predicts the object's azimuth and elevation in degrees through multi-turn global-to-local reasoning.

The checkpoint is based on Qwen3-VL and fine-tuned with panoramic multi-turn reasoning and GRPO. It is intended to be used with the EAGLE-360 evaluation code and the panoramic Rolling RoPE patches provided in the project repository.

Data

Public test split: Sansjudge/eagle360_test

Usage

Please install the dependencies and apply the vLLM/Transformers panoramic patches from the EAGLE-360 project repository before running evaluation.

python eval.py \
  --model ./checkpoints/hf_merged \
  --test_file ./eagle360_test/test.json \
  --pano_dir ./eagle360_test/images \
  --n_samples 50

Citation

@misc{xu2026eagle360embodiedactiveglobaltolocal,
      title={EAGLE-360: Embodied Active Global-to-Local Exploration in 360$^\circ$},
      author={Jingtao Xu and Zizhuo Lin and Jianwen Sun and Yi Yang and Yawei Luo},
      year={2026},
      eprint={2607.02479},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2607.02479},
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3VLForConditionalGeneration
Ревизия весов
9b6427f

0 моделей