Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Размер весов: 4,5 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen3_5 · dense
Базовая модель: Qwen3.5-2B
Опубликована: 13 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

NNM-1

didacc

Изображение и текст → текст

Дообученная мультимодальная модель Qwen3.5-2B для диалогов, анализа изображений и вызова инструментов.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

didacc/NNM-1 — дообученная мультимодальная модель didacc на базе unsloth/Qwen3.5-2B. Она предназначена для диалогов и задач, где нужно анализировать изображения и отвечать на вопросы по ним; модель также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Архитектура — плотная Qwen3.5 с 2 млрд параметров, веса представлены в формате safetensors. Модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

ответы на вопросы по изображениям
описание содержимого изображений в диалоге
диалоговый анализ визуальных материалов
подключение инструментов в мультимодальном чате

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Uploaded finetuned model

Developed by: didacc
License: apache-2.0
Finetuned from model : unsloth/Qwen3.5-2B

This qwen3_5 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов: 3e7dbb3