Uploaded finetuned model
- Developed by: elprofessor67
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : elprofessor67/om-logistics-pod-new-v0
This qwen3_vl model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 17,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_vl · dense
- Базовая модель
- om-logistics-pod-new-v0
- Опубликована
- 6 сен 2026
Ссылки
om-logistics-pod-new-v1
Изображение и текст → текст7 профессий
Дообученная модель Qwen3-VL для диалоговых задач с изображениями и текстовыми запросами.
53скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 сен 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
elprofessor67/om-logistics-pod-new-v1 — дообученная модель elprofessor67 на основе elprofessor67/om-logistics-pod-new-v0, построенной на архитектуре Qwen3-VL. Она принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы; подходит для диалоговых сценариев с визуальными данными. В README указано, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображениям
- описание содержимого фотографий
- диалог с визуальными материалами
- анализ изображений по текстовой инструкции
Ограничения
Специализация и точные показатели качества в карточке не описаны; возможности модели вне диалоговых задач с изображениями не подтверждены.
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.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей
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
- Qwen3VLForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 045746b