Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Qwen3-VL-4B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 11 ноя 2025

Ссылки

Qwen3-VL-4B-Instruct-Q4_K_M-GGUF

Изображение и текст → текст6 профессий

Tien-THM/Qwen3-VL-4B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — это квантованная версия модели Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct, преобразованная пользователем Tien-THM в формат GGUF с помощью llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo.

261скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 ноя 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

Модель предназначена для задач image-text-to-text, то есть для обработки изображений и текста с генерацией текстовых ответов в диалоговом или инструкционном формате.

Модель имеет размер 4B параметров и использует квантизацию Q4_K_M, что делает её более подходящей для локального запуска при ограниченных ресурсах по сравнению с полноразмерной версией. Для работы предусмотрена интеграция с llama.cpp через CLI или серверный режим; в README приведён пример контекста 2048 токенов, однако максимальный размер контекста, поддерживаемые языки, точные возможности обработки изображений и результаты оценки не указаны.

К сильным сторонам относятся компактный GGUF-формат, возможность локального запуска и совместимость с экосистемой llama.cpp. Ограничениями являются потеря части точности из-за квантизации, а также отсутствие в карточке подробных сведений о производительности, языковой поддержке, аппаратных требованиях и качестве работы с различными типами изображений. Указана лицензия Apache-2.0.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Tien-THM/Qwen3-VL-4B-Instruct-Q4_K_M-GGUF

This model was converted to GGUF format from Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct 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 Tien-THM/Qwen3-VL-4B-Instruct-Q4_K_M-GGUF --hf-file qwen3-vl-4b-instruct-q4_k_m.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

Server:

llama-server --hf-repo Tien-THM/Qwen3-VL-4B-Instruct-Q4_K_M-GGUF --hf-file qwen3-vl-4b-instruct-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 Tien-THM/Qwen3-VL-4B-Instruct-Q4_K_M-GGUF --hf-file qwen3-vl-4b-instruct-q4_k_m.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

./llama-server --hf-repo Tien-THM/Qwen3-VL-4B-Instruct-Q4_K_M-GGUF --hf-file qwen3-vl-4b-instruct-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: 3bed5c5