Uploaded finetuned model
- Developed by: Winuim
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen3-vl-8b-instruct-unsloth-bnb-4bit
This qwen3_vl model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 17,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_vl · dense
- Базовая модель
- qwen3-vl-8b-instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 15 июн 2026
Ссылки
qwen3-vl-8b-invoice-cpt
Изображение и текст → текст4 профессии
Дообученная Qwen3-VL модель для диалоговой работы с изображениями и текстом, вероятно ориентированная на счета.
11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Winuim/qwen3-vl-8b-invoice-cpt — дообученная мультимодальная модель Winuim на базе unsloth/qwen3-vl-8b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Она использует архитектуру Qwen3-VL и предназначена для диалоговой работы с текстом и изображениями; название указывает на настройку для обработки счетов, но README не описывает конкретные сценарии или качество извлечения данных. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображению счета
- извлечение сведений из счетов
- описание содержимого изображения документа
Ограничения
README не приводит оценки качества, подробности обучающих данных или проверенные сценарии обработки счетов; пригодность для конкретных документов следует оценить отдельно.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельIV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723моделиI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3VLForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- c13b887