Uploaded finetuned model
- Developed by: armand0e
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Tesslate/OmniCoder-9B
This qwen3_5 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Базовая модель
- OmniCoder-9B
- Опубликована
- 18 мар 2026
Ссылки
OmniCoder-9B-Claude-Opus-High-Reasoning-Distill
Изображение и текст → текст8 профессий
Дообученная мультимодальная модель Qwen3.5 для диалоговой генерации текста и помощи в задачах разработки ПО.
99скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены29 мар 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
OmniCoder-9B-Claude-Opus-High-Reasoning-Distill — дообученная модель разработчика armand0e на базе Tesslate/OmniCoder-9B. Это плотная мультимодальная модель семейства Qwen3.5, представленная в формате safetensors; при обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL.
Модель предназначена для диалоговой генерации текста и изображений в ответ на текстовые запросы, в том числе для сценариев разработки ПО и работы с инструментами. Базовая модель описана как модель для генерации кода и многошаговых задач разработки; карточка этой версии не приводит отдельных результатов оценки или подробного описания обучения.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В метаданных заявлены английский язык, визуальный ввод, чат и интерфейс вызова инструментов; размер параметров и длина контекста в предоставленных сведениях не приведены.
Сценарии применения
- генерация и редактирование кода по запросу
- решение многошаговых задач разработки ПО
- анализ изображений в диалоге
- использование инструментов в диалоговых сценариях
Ограничения
Карточка не содержит результатов бенчмарков или подробных сведений о качестве и поведении модели. Размер параметров и длина контекста не указаны в предоставленных данных.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Также подходит для
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
- c009a93