/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
minicpmv4_6 · dense
Базовая модель
MiniCPM-V-4.6-Thinking
Опубликована
13 мая 2026

Huihui-MiniCPM-V-4.6-Thinking-abliterated

Изображение и текст → текст3 профессии

Экспериментальная мультимодальная модель для диалога и рассуждений по изображениям, полученная снижением отказов базовой MiniCPM-V-4.6-Thinking.

110скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены13 мая 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

Huihui-MiniCPM-V-4.6-Thinking-abliterated — производная мультимодальная модель от openbmb/MiniCPM-V-4.6-Thinking, созданная Huihui AI методом abliteration, который снижает склонность модели отказываться от ответов. Это экспериментальная версия, обозначенная разработчиком как грубая proof-of-concept реализация.

Модель предназначена для диалогов и ответов на вопросы по изображениям и видео, включая OCR и визуальные математические задачи, унаследованные от базовой модели. Поддерживает обработку изображений и текстовые ответы; репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на запуск через библиотеку transformers. В карточке указана архитектура MiniCPMV4_6ForConditionalGeneration и интерфейс диалога с инструментами.

Снижение защитных отказов может приводить к чувствительным, спорным или неподходящим ответам, поэтому результаты требуют проверки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям
  • извлечение текста с изображений (OCR)
  • решение математических задач по изображениям
  • диалог с анализом визуальных материалов
  • ответы на вопросы по видео

Ограничения

Разработчик характеризует abliteration как грубую proof-of-concept реализацию; сниженная фильтрация безопасности может приводить к чувствительным, спорным или неподходящим ответам. Языки, размер модели и длина контекста в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

huihui-ai/Huihui-MiniCPM-V-4.6-Thinking-abliterated

This is an uncensored version of openbmb/MiniCPM-V-4.6-Thinking created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers to know more about it). This is a crude, proof-of-concept implementation to remove refusals from an LLM model without using TransformerLens.

Usage

You can use this model in your applications by loading it with Hugging Face's transformers library:

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model_id = "huihui-ai/Huihui-MiniCPM-V-4.6-Thinking-abliterated"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    model_id, torch_dtype="auto", device_map="auto"
)

# Flash Attention 2 is recommended for better acceleration and memory saving,
# especially in multi-image and video scenarios.
# model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
#     model_id,
#     torch_dtype=torch.bfloat16,
#     attn_implementation="flash_attention_2",
#     device_map="auto",
# )

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/openbmb/DemoCase/resolve/main/refract.png"},
            {"type": "text", "text": "What causes this phenomenon?"},
        ],
    }
]

downsample_mode = "16x"  # Using `downsample_mode="4x"` for Finer Detail

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages, 
    tokenize=True, 
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True, 
    return_tensors="pt",
    processor_kwargs={
        "downsample_mode": downsample_mode,
        "max_slice_nums": 36,
    }
).to(model.device)

generated_ids = model.generate(**inputs, downsample_mode=downsample_mode, max_new_tokens=4096, pad_token_id=processor.tokenizer.eos_token_id)
generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids):] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
    generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text[0])

Usage Warnings

  • Risk of Sensitive or Controversial Outputs: This model’s safety filtering has been significantly reduced, potentially generating sensitive, controversial, or inappropriate content. Users should exercise caution and rigorously review generated outputs.

  • Not Suitable for All Audiences: Due to limited content filtering, the model’s outputs may be inappropriate for public settings, underage users, or applications requiring high security.

  • Legal and Ethical Responsibilities: Users must ensure their usage complies with local laws and ethical standards. Generated content may carry legal or ethical risks, and users are solely responsible for any consequences.

  • Research and Experimental Use: It is recommended to use this model for research, testing, or controlled environments, avoiding direct use in production or public-facing commercial applications.

  • Monitoring and Review Recommendations: Users are strongly advised to monitor model outputs in real-time and conduct manual reviews when necessary to prevent the dissemination of inappropriate content.

  • No Default Safety Guarantees: Unlike standard models, this model has not undergone rigorous safety optimization. huihui.ai bears no responsibility for any consequences arising from its use.

Donation

Your donation helps us continue our further development and improvement, a cup of coffee can do it.
  • bitcoin:
  bc1qqnkhuchxw0zqjh2ku3lu4hq45hc6gy84uk70ge
  • Support our work on Ko-fi!

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MiniCPMV4_6ForConditionalGeneration
Ревизия весов
b7dc7af

0 моделей