Uploaded finetuned model
- Developed by: deserin
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/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
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Базовая модель
- Qwen3.5-4B
- Опубликована
- 8 июл 2026
Ссылки
reflex-qwen-v1-merged
Изображение и текст → текст6 профессий
Дообученная мультимодальная Qwen3.5-4B для диалога, анализа изображений и вызова инструментов.
11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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
Мультимодальная модель deserin/reflex-qwen-v1-merged — дообученная версия Qwen3.5-4B от unsloth/Qwen3.5-4B. Она предназначена для диалога и задач, в которых нужно анализировать изображения и отвечать на вопросы о них; также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель основана на плотной архитектуре Qwen3.5 и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.
В README указано, что модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Данных о конкретных наборах обучения и результатах оценки нет, поэтому качество в отдельных сценариях по карточке определить нельзя.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображению
- описание содержимого изображения в диалоге
- диалоговый помощник с поддержкой изображений
- вызов инструментов в мультимодальном чате
Ограничения
Карточка не содержит описания обучающих данных или оценок качества, поэтому пригодность для конкретных сценариев требует проверки. Указанный в метаданных язык — английский.
Для каких профессий подходит6
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.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель
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
- 4c2b585