Характеристики

Контекст: 128 000 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 16,6 ГБ
Архитектура: qwen2_5_vl · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 11 окт 2026

Ссылки

Hugging Face

ResAdapt-Research-Checkpoint

Xnhyacinth

Компьютерное зрениеВидео, текст → текст

Исследовательский чекпойнт ResAdapt на базе Qwen2.5-VL для ответов на вопросы по видео.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 окт 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Репозиторий сохраняет исследовательский чекпойнт ResAdapt на архитектуре Qwen2.5-VL и файлы для его загрузки. В корне находится чекпойнт Qwen2.5-VL, в каталоге pred — обученный чекпойнт предиктора SmolVLM, а predictor_smolv3_init содержит начальные веса предиктора. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров, контекст до 128 000 токенов и формат safetensors.

Модель предназначена для задач видео-вопросов и ответов в формате текста. README не приводит результатов инференса или бенчмарков, поэтому качество этих весов по карточке оценить нельзя. В примере кода заменены шесть локальных путей на переносимые заполнители; для использования нужно указать собственные пути к модели и медиафайлам. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены; README сообщает, что применимы исходные условия источника.

Сценарии применения

ответы на вопросы по содержанию видео
описание событий и сцен в видеозаписи
анализ видеоматериалов с формулировкой ответа текстом

Ограничения

README не содержит результатов инференса или бенчмарков, поэтому качество модели не установлено по карточке. Для примера загрузки нужно заменить переносимые заполнители путей на собственные пути к модели и медиафайлам.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ResAdapt research checkpoint

This repository preserves the Resadapt checkpoint and its loading files.

Repository root: Qwen2.5-VL checkpoint.
pred/: trained SmolVLM predictor checkpoint.
predictor_smolv3_init/: initialization weights for the predictor.

Six machine-specific paths in the predictor example code use portable placeholders. Replace those placeholders with your own model and media paths. Weight values and scientific identifiers are unchanged; this publication adds no inference or benchmark result.

ARTIFACTS.json records the source revision, per-file hashes, and the limited edits. Existing source terms remain applicable.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
Ревизия весов: cded62c