/ Модель

Характеристики

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

qwen_ps_v2

Изображение и текст → текст

Производная модели ersindemirel94/qwen_ps_v1. Дообученная мультимодальная модель Qwen3.5 для диалогов и задач с изображениями и текстом.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Карточка модели ersindemirel94/qwen_ps_v2 на Hugging Face совпадает с карточкой ersindemirel94/qwen_ps_v1, поэтому описание составлено по ней.

ersindemirel94/qwen_ps_v1 — дообученная разработчиком ersindemirel94 мультимодальная модель семейства Qwen3.5 на базе Qwen/Qwen3.5-2B. Она предназначена для диалогов и задач преобразования изображений и текста; архитектура — плотная Qwen3_5ForConditionalGeneration, веса представлены в формате safetensors. В метаданных заявлены поддержка зрения и интерфейс вызова инструментов. Базовая модель содержит 2 млрд параметров; карточка указывает английский язык.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README сообщает, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL, но не описывает конкретный набор данных, специализацию дообучения или результаты оценки. Поэтому качество на отдельных задачах и практические ограничения по сценариям использования карточка не устанавливает.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на запросы пользователя
  • ответы на вопросы по изображениям
  • описание содержимого изображения
  • обработка текстовых запросов с визуальным контекстом
  • вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

README не описывает специализацию дообучения, обучающие данные или результаты оценки, поэтому качество для конкретных задач по карточке определить нельзя.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Uploaded finetuned model

  • Developed by: ersindemirel94
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : Qwen/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
2420114

0 моделей