Uploaded finetuned model
- Developed by: allenwoods823
- License: MIT
- Finetuned from model : Qwen/Qwen3.5-4B
This qwen3_5 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 9,3 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Базовая модель
- Qwen3.5-4B
- Опубликована
- 23 сен 2026
Ссылки
AlenAI-4B
Изображение и текст → текст4 профессии
AlenAI-4B — дообученная мультимодальная модель Qwen3.5 для диалога по тексту и изображениям.
129скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 сен 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
AlenAI-4B — дообученная allenwoods823 мультимодальная модель семейства Qwen3.5 с 4 млрд параметров, созданная на основе Qwen/Qwen3.5-4B. Она предназначена для диалога с текстом и изображениями; в репозитории также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL.
Модель подходит для вопросов по изображениям и текстового общения с визуальным контекстом. Карточка не описывает специализированные сценарии дообучения, датасеты или результаты оценивания, поэтому качество отдельных возможностей по ней определить нельзя. Весы опубликованы в формате safetensors, лицензия — MIT.
Сценарии применения
- ответы на вопросы о содержимом изображений
- описание изображений в диалоге
- общение с текстовым и визуальным контекстом
- подключение инструментов через интерфейс вызова функций
Ограничения
README не приводит датасеты, оценки качества или сведения о длине контекста; качество модели для конкретных сценариев не подтверждено.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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
- Qwen3_5ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 820ee71