Характеристики

Лицензия: CC BY-NC 4.0
Базовая модель: vev-4b
Библиотека: transformers
Опубликована: 5 окт 2026

Ссылки

vev-4b-Q4_K_M-GGUF

Изображение и текст → текст

Квантованный в GGUF Q4_K_M вариант мультимодальной vev-4b для оценки текста, структурированных записей и изображений с вероятностями вариантов ответа.

178скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 окт 2026

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

SuperPauly/vev-4b-Q4_K_M-GGUF — квантованный вариант модели CountingSheep/vev-4b в формате GGUF Q4_K_M. Репозиторий создан конвертацией исходной модели с помощью llama.cpp через GGUF-my-repo; запускать её можно средствами llama.cpp, включая CLI и сервер. Базовая модель — мультимодальная модель на базе Qwen3.5-4B для оценки текста, структурированных записей и изображений с выдачей вероятностей заданных вариантов ответа.

По pipeline_tag модель принимает текст и изображения и формирует текстовый ответ; в карточке указаны английский и китайский языки. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Сценарии применения

оценка изображения по заданным вариантам ответа
классификация текстовых описаний
оценка структурированных записей
получение вероятностей для вариантов суждения

Ограничения

Коммерческое использование ограничено лицензией CC BY-NC 4.0. Подробности возможностей и ограничений самой модели приведены в карточке базовой модели.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SuperPauly/vev-4b-Q4_K_M-GGUF

This model was converted to GGUF format from CountingSheep/vev-4b using llama.cpp via the ggml.ai's GGUF-my-repo space. Refer to the original model card for more details on the model.

Use with llama.cpp

Install llama.cpp through brew (works on Mac and Linux)

brew install llama.cpp

Invoke the llama.cpp server or the CLI.

CLI:

llama-cli --hf-repo SuperPauly/vev-4b-Q4_K_M-GGUF --hf-file vev-4b-q4_k_m.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

Server:

llama-server --hf-repo SuperPauly/vev-4b-Q4_K_M-GGUF --hf-file vev-4b-q4_k_m.gguf -c 2048

Note: You can also use this checkpoint directly through the usage steps listed in the Llama.cpp repo as well.

Step 1: Clone llama.cpp from GitHub.

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

Step 2: Move into the llama.cpp folder and build it with LLAMA_CURL=1 flag along with other hardware-specific flags (for ex: LLAMA_CUDA=1 for Nvidia GPUs on Linux).

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

Step 3: Run inference through the main binary.

./llama-cli --hf-repo SuperPauly/vev-4b-Q4_K_M-GGUF --hf-file vev-4b-q4_k_m.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

./llama-server --hf-repo SuperPauly/vev-4b-Q4_K_M-GGUF --hf-file vev-4b-q4_k_m.gguf -c 2048

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов: 919b7cd