Uploaded finetuned model
- Developed by: beaunix
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-vl-7b-instruct
This qwen2_5_vl model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 16,6 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2_5_vl · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-vl-7b-instruct
- Опубликована
- 28 июл 2026
Ссылки
Aegis-Art-Atelier-Qwen2.5-VL-7B
Изображение и текст → текст7 профессий
Дообученная мультимодальная Qwen2.5-VL-7B для диалога и анализа изображений с текстовыми ответами.
64скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 июл 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
beaunix/Aegis-Art-Atelier-Qwen2.5-VL-7B — дообученная beaunix мультимодальная модель на архитектуре Qwen2.5-VL, созданная на базе unsloth/qwen2.5-vl-7b-instruct. Она принимает изображения и текст и генерирует текстовые ответы, поэтому подходит для диалога и задач визуального анализа. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на английский язык.
Модель поставляется в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README указано, что обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки TRL; сведений о специализации дообучения и сравнительных оценках качества нет.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображениям
- описание содержимого фотографий и иллюстраций
- визуальный диалог с изображением
- извлечение сведений из визуальных материалов
Ограничения
README не описывает специализацию дообучения и не приводит оценок качества; поддержка других языков не подтверждена.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель
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
- Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 6bfdc14