/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
BAGEL-7B-MoT
Опубликована
27 мая 2025

bagel-gguf

Мультимодальная модель3 профессии

GGUF-сборка мультимодальной BAGEL-7B-MoT для понимания и редактирования изображений, а также генерации изображений по тексту.

1 107скачиваний за 30 дней44лайкавеса обновлены2 июн 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

calcuis подготовил GGUF-версии мультимодальной модели BAGEL-7B-MoT от ByteDance Seed. Репозиторий содержит варианты F16, F32 и нескольких уровней квантования GGUF. Модель предназначена для генерации изображений по тексту, редактирования изображений по инструкциям и распознавания изображений; в карточке она обозначена как any-to-any.

Базовая модель BAGEL поддерживает понимание изображений и видео, генерацию изображений и редактирование по текстовым инструкциям. README называет эту сборку экспериментальной мультимодальной моделью. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация изображения по текстовому описанию
  • редактирование изображения по текстовой инструкции
  • распознавание и понимание содержимого изображения
  • вопросы и ответы по изображению

Ограничения

README характеризует модель как экспериментальную мультимодальную сборку; производительность и поддержка отдельных сценариев зависят от GGUF-варианта и среды запуска.

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

gguf quantized and fp8/16 scaled version of bagel

  • base model from bytedance-seed
  • multimodal trial model (i.e., t2i, image editing/recogition)

run it with gguf-connector

ggc b2

screenshot

screenshot

review/reference

  • simply execute the command (ggc b2) above in console/terminal
  • opt a vae then opt a model file in the current directory to interact (see example below)

Detecting GGUF/Safetensors...

GGUF file(s) available. Select which one for VAE:

  1. pig_ae_fp32-f16.gguf
  2. pig_ae_fp32-f32.gguf

Enter your choice (1 to 2): 1

VAE file: pig_ae_fp32-f16.gguf is selected!

Safetensors file(s) available. Select which one for MODEL:

  1. ema_bf16.safetensors
  2. ema_fp16.safetensors (for non-cuda user)
  3. ema_fp8_e4m3fn.safetensors (recommended)
  4. ema_fp8_e5m2.safetensors

Enter your choice (1 to 4): _

  • note: for the latest update, only tokenizer will be pulled to gguf-connector folder (cache) automatically during the first launch; you need to prepare the bulky model and vae files still, working like vision connector right away; mix and match, more flexible
  • run it entirely offline; i.e., from local URL: http://127.0.0.1:7860 with lazy webui
  • require dependency: bagel2; pip install bagel2; for flash-attn and triton, could opt to install it with pre-built wheels, i.e.,here, unless you can build the wheel yourself successfully
  • might need some optional dependencies, please refer to the checklist; as connector won't force your machine to install any of those by default
  • gguf-connector (pypi)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Any-to-any модели пока не поддерживаются.

Ревизия весов
348f5d2

0 моделей