/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
siglip2 · dense
Библиотека
rlx
Опубликована
23 июл 2026

siglip2-base-naflex

Классификация изображений без дообученияИзображение, текст → label7 профессий

Чекпойнт Google SigLIP 2 NaFlex для классификации изображений по текстовым меткам без дообучения через RLX.

68скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

eugenehp/siglip2-base-naflex — staging-репозиторий с перераспространённым чекпойнтом Google SigLIP 2 NaFlex для запуска через RLX. Это плотная модель семейства SigLIP 2 с поддержкой изображений переменного соотношения сторон; в репозитории есть веса Safetensors и вариант GGUF F16. Модель предназначена для классификации изображений по текстовым меткам без специального дообучения: например, можно сопоставить изображение с вариантами «документ» и «фотография». Для запуска README приводит команду с библиотекой rlx-siglip2.

Репозиторий отмечен как staging-переиздание upstream-чекпойнта, а не основной пакет для runtime RLX; README рекомендует обращаться к upstream, если нужен исходный чекпойнт. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Данные о размере параметров, контексте и поддерживаемых естественных языках не приведены; поскольку задача визуальная и ответы представляются оценками соответствия меткам, модель не рассчитана на основной язык.

Сценарии применения

  • сравнение изображения с набором текстовых категорий
  • различение документов и фотографий
  • поиск изображений по описаниям-кандидатам
  • классификация изображений с произвольными пользовательскими метками

Ограничения

README обозначает репозиторий как staging-переиздание и предупреждает, что его не следует использовать как основной runtime-пакет RLX. Качество зависит от выбранных текстовых меток; сведения о размере параметров и поддерживаемых языках отсутствуют в доступных материалах.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SigLIP 2 Base NaFlex (RLX staging)

Google SigLIP 2 NaFlex (variable aspect) checkpoint for RLX.

FieldValue
Hub ideugenehp/siglip2-base-naflex
KindStaging redistrib of an upstream checkpoint for RLX runners.
RLX craterlx-siglip2
Upstreamhttps://huggingface.co/google/siglip2-base-patch16-naflex

Quick start

hf download eugenehp/siglip2-base-naflex --local-dir .
cargo run -p rlx-siglip2 --release -- --model-dir . --image doc.png --labels "a document, a photo"

File highlights

  • model.safetensors (1.4 GiB)
  • siglip2-base-naflex.f16.gguf (715.7 MiB)
  • tokenizer.json (32.8 MiB)
  • tokenizer.model (4.0 MiB)
  • fixture/reference.json (3.8 MiB)
  • tokenizer_config.json (39.2 KiB)
  • special_tokens_map.json (636 B)
  • preprocessor_config.json (393 B)
  • config.json (329 B)

Do not use as the main runtime pack

These files may be present for historical / staging reasons but are not the supported RLX load path:

  • siglip2-base-naflex.f16.gguf

Community *.f16.gguf / LM-only Q4 packs are format wraps — they are not drop-in replacements for the RLX primary file above.

Run with RLX

Clone rlx-models, place this repo under weights/vision/siglip2-base-naflex (or pass the path explicitly), then:

cargo run -p rlx-siglip2 --release -- --model-dir . --image doc.png --labels "a document, a photo"

License

Apache License 2.0 — see LICENSE. Inherit upstream terms when redistributing.

Original weights and authorship: https://huggingface.co/google/siglip2-base-patch16-naflex

Redistrib note

This Hub repo exists so RLX recipes have a stable fetch target. When you only need the upstream checkpoint, prefer the Upstream link above.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · rlx · zero-shot-image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Siglip2Model
Ревизия весов
206b49b

0 моделей