/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Библиотека
transformers
Опубликована
17 сен 2026

C-RADIOv4-H

Эмбеддинги изображенийИзображение → embedding3 профессии

Извлечённая из Nemotron 3 Nano Omni визуальная модель C-RADIOv4-H с проектором для получения признаков изображений.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 сен 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

Репозиторий immanuelpeter/C-RADIOv4-H содержит извлечённую из NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni копию визуального энкодера C-RADIOv4-H вместе с Omni-проектором. Это не клон отдельного энкодера nvidia/C-RADIOv4-H: веса башни RADIO и проектора побитово совпадают с соответствующими компонентами указанной базовой модели. Архитектура включает башню с размерностью скрытого состояния 1280 и размером патча 16, сжатие токенов через pixel shuffle 2×2 и проектор mlp1 с выходной размерностью 2688.

Модель предназначена для извлечения признаков изображений в составе визуального пути Nemotron 3 Nano Omni. Для загрузки требуется собрать RADIO из vision_config родительской модели и загрузить веса из репозитория; стандартный AutoModel.from_pretrained здесь не сработает. Веса предоставлены в формате safetensors, исходные тензоры сохранены в BF16. Лицензия указана как other; README сообщает о выпуске C-RADIOv4-H и Nemotron 3 Nano Omni компанией NVIDIA, но конкретные условия лицензии не уточняет.

Сценарии применения

  • извлечение признаков из изображений для мультимодальной модели
  • подготовка визуальных токенов для Nemotron 3 Nano Omni
  • получение представлений изображений для последующего анализа

Ограничения

Обычная загрузка через AutoModel.from_pretrained не работает: требуется конфигурация vision_config родительской модели и специальная загрузка весов. Эти веса соответствуют копии внутри Nemotron 3 Nano Omni и могут отличаться от отдельной модели NVIDIA C-RADIOv4-H.

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

C-RADIOv4-H

This repository packages the C-RADIOv4-H copy inside Nemotron 3 Nano Omni. It is not a clone of NVIDIA's standalone encoder nvidia/C-RADIOv4-H.

Contents

FileTensorsWhat it holds
model.safetensors390RADIO Tower, extracted from Omni vision_model.*
projector.safetensors3Omni mlp1 Projector
config.jsonVision-only RADIOModel config, with source and revision
projector_config.json, projector.pyProjector shapes and loader

Architecture

ComponentDetails
TowerC-RADIOv4-H, 1280 hidden, patch size 16
Token compressionInternVL v2 2x2 pixel shuffle, scale 0.5, no learned parameters
Projector (mlp1)RMSNorm(5120), Linear(5120, 20480) no bias, SquaredReLU, Linear(20480, 2688) no bias
Extravideo_embedder Linear on the RADIO patch generator (2-frame tubelets)

The standalone encoder does not ship this Omni Projector path. Omni SFT later stages train more than the Projector, so the ViT tensors can differ from nvidia/C-RADIOv4-H.

Usage

See examples/inference.py for image feature extraction. AutoModel.from_pretrained on this repository will fail. The example builds RADIO from the Omni vision_config (trust_remote_code=True) and loads the weights here.

Validation

The parity script compares all 390 Tower tensors and three Projector tensors with the pinned Omni parent using torch.equal. That is bit-identity with Omni vision_model.* and mlp1.*, not with nvidia/C-RADIOv4-H.

Reproduction

The export script reads vision_model.* (390 tensors) and mlp1.* (3 tensors) from shard 1 of nvidia/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16. It removes the prefixes and writes the original BF16 tensors.

Credits

NVIDIA released C-RADIOv4-H and Nemotron 3 Nano Omni. The Omni paper is arXiv:2604.24954.

License

NVIDIA Open Model Agreement, the same license as the source model.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · image-feature-extraction

Нельзя запустить

Архитектура RADIOModel неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
RADIOModel
Ревизия весов
3572881

0 моделей