Uploaded finetuned model
- Developed by: kaiz0603
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen3-VL-2B-Instruct
This qwen3_vl model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_vl · dense
- Базовая модель
- Qwen3-VL-2B-Instruct
- Опубликована
- 23 июн 2026
Ссылки
qwen3remote-2B
Изображение и текст → текст6 профессий
Дообученная мультимодальная модель Qwen3-VL для диалога и ответов на вопросы по изображениям.
13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 июн 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
kaiz0603/qwen3remote-2B — дообученная разработчиком kaiz0603 мультимодальная модель на архитектуре Qwen3-VL с 2 млрд параметров, созданная на базе unsloth/Qwen3-VL-2B-Instruct. Она принимает текст и изображения и предназначена для диалогов и ответов на вопросы по визуальному содержимому; базовая модель также поддерживает анализ видео, OCR и визуальное рассуждение. Модель дообучена с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL, веса представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- ответы на вопросы о содержимом изображения
- описание изображений в диалоге
- извлечение текста с изображений
- визуальное рассуждение по изображению
Ограничения
В README и метаданных нет результатов оценки качества или подробностей о данных дообучения; заявленные возможности базовой модели не обязательно одинаково хорошо реализованы в этой производной модели.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели
Также подходит для
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
- Qwen3VLForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 813c7ec