Uploaded finetuned model
- Developed by: ertghiu256
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : ertghiu256/qwen3.5-2b-glm-deepseek-distillation
This qwen3_5 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 4,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Опубликована
- 18 июл 2026
Ссылки
qwen3.5-2b-glm-deepseek-distillation
Изображение и текст → текст
Дообученная мультимодальная модель Qwen3.5 для диалогов и ответов на текстовые запросы по изображениям.
68скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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
Модель ertghiu256/qwen3.5-2b-glm-deepseek-distillation — дообученная мультимодальная модель семейства Qwen3.5, опубликованная ertghiu256. Она предназначена для диалогов и задач, где нужно преобразовать входные изображения и текст в текстовый ответ; в метаданных также заявлены интерфейс вызова инструментов и поддержка vision. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration и распространяется в формате Safetensors. Карточка сообщает о дообучении с использованием Unsloth и библиотеки TRL; лицензия — Apache-2.0.
Практические сценарии включают ответы на вопросы по изображениям и текстовым запросам, описание визуального содержимого и диалоговое взаимодействие с использованием изображений. Метаданные карточки указывают английский язык. Размер параметров и длина контекста не приведены в доступных данных. Качество и ограничения применения отдельно не описаны.
Сценарии применения
- ответы на вопросы о содержимом изображения
- описание объектов и сцен на изображении
- диалог по тексту и изображению
- вызов инструментов в диалоговом интерфейсе
Ограничения
В карточке не приведены оценки качества и подробные ограничения использования; фактическая точность может зависеть от задачи и входных изображений.
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
- 63769e0