SmolVLM2-256M-Video-Instruct
Run with https://llama.app
llama serve -hf ggml-org/SmolVLM2-256M-Video-Instruct-GGUF
Source models
[!IMPORTANT] This model is automatically converted using https://github.com/ggml-org/convert
SmolVLM2-256M-Video-Instruct-GGUF — квантованная модель в формате GGUF, основанная на SmolVLM2-256M-Video-Instruct от HuggingFaceTB.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Версия подготовлена организацией ggml-org с помощью автоматической конвертации из исходной модели.
Модель предназначена для задач image-text-to-text и сценариев, связанных с обработкой визуальных данных, включая видео, с генерацией текстовых ответов по инструкциям. Суффикс 256M указывает на компактный размер исходной модели, что может быть полезно для локального запуска на ограниченных ресурсах, однако README не содержит подробностей об архитектуре, поддерживаемых языках, длине контекста, точных модальностях и характеристиках качества. Для использования предлагается llama.app и команда llama serve. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Run with https://llama.app
llama serve -hf ggml-org/SmolVLM2-256M-Video-Instruct-GGUF
[!IMPORTANT] This model is automatically converted using https://github.com/ggml-org/convert
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).