/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
16,6 ГБ
Архитектура
qwen2_5_vl · dense
Базовая модель
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
23 июн 2026

S-MLLMUn-Qwen2.5-VL-7B-original

Изображение и текст → текст3 профессии

Дообученная мультимодальная модель Qwen2.5-VL-7B для диалога и ответов по изображениям, служащая исходным чекпойнтом бенчмарка S-MLLMUn.

29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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.

  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

S-MLLMUn Qwen2.5-VL Original — мультимодальный чекпойнт на основе Qwen2.5-VL-7B-Instruct, подготовленный авторами проекта S-MLLMUn. Это исходная дообученная версия модели, использованная в бенчмарке до применения методов забывания данных; она принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2.5-VL с 7,1 млрд параметров, контекстом до 128 000 токенов и рассчитана на работу через Transformers.

Модель подходит для диалога по изображениям и других задач визуально-языкового понимания, в том числе как исходный чекпойнт для экспериментов по избирательному забыванию мультимодальной информации. Карточка описывает её как версию, дообученную на данных S-MLLMUn. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям
  • описание содержимого изображения в диалоге
  • визуально-языковые эксперименты
  • исходный чекпойнт для исследований избирательного забывания мультимодальных данных

Ограничения

README указывает, что это исходная версия до применения методов забывания; специальных ограничений качества или лицензии в предоставленных данных нет.

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

S-MLLMUn Qwen2.5-VL Original Model

This repository contains the fine-tuned original Qwen2.5-VL checkpoint used by S-MLLMUn before applying unlearning methods.

The checkpoint was initialized from Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct and fine-tuned on the S-MLLMUn benchmark fine-tuning data. Tokenizer and processor files are copied from the base model so the checkpoint can be loaded directly with Transformers.

Usage

from transformers import AutoProcessor, Qwen2_5_VLForConditionalGeneration

model_id = "path-or-hf-repo-id"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id)

For benchmark reproduction, place this checkpoint at:

model/original_model/Qwen2.5-VL-7B-original

and pass it as --original_dir in the S-MLLMUn training scripts.

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
7882ff0

0 моделей