Uploaded finetuned model
- Developed by: elprofessor67
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : elprofessor67/om-logistics-pod-v8-8b
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-v8-8b
- Опубликована
- 24 авг 2026
Ссылки
om-logistics-pod-v8-rc-8b
Изображение и текст → текст3 профессии
Дообученная мультимодальная Qwen3-VL для ответов на текстовые запросы по изображениям в логистических сценариях.
69скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 авг 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-v8-rc-8b — дообученная разработчиком elprofessor67 мультимодальная модель семейства Qwen3-VL для генерации текстовых ответов по изображениям и текстовым запросам. Она предназначена для сценариев, связанных с логистикой и подтверждением доставки (POD), что отражено в названии модели; README не уточняет конкретные задачи или показатели качества.
Модель использует плотную архитектуру Qwen3VLForConditionalGeneration и работает с изображениями и текстом, выдавая текст. В README указано, что при обучении применялись Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- анализ изображений подтверждения доставки
- ответы на вопросы по фотографиям логистических документов
- извлечение сведений из изображений, связанных с доставкой
Ограничения
README не приводит оценок качества, ограничений по входным данным или специализированных инструкций для POD-задач.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.7Отраслевые задачиЦепочки поставок, склады, логистика и международная торговляAI помогает планировать сеть поставок, склады, перевозки и международное движение товаров.42 задачи392моделиI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель
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
- 80a4d88