/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Qwen-Image
Библиотека
sglang
Опубликована
23 июн 2026

qwen-image-modelopt-nvfp4-sglang

Генерация изображенийТекст → изображение

Квантизированный экспорт Qwen-Image для генерации изображений по тексту в SGLang Diffusion с поддержкой NVIDIA NVFP4.

0скачиваний 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест 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

Это экспорт модели Qwen-Image в формате полного конвейера для генерации изображений по текстовому описанию через SGLang Diffusion. Экспорт подготовлен из Qwen/Qwen-Image с применением квантизации NVIDIA ModelOpt SVDQuant NVFP4; указаны класс конвейера QwenImagePipeline и формат Diffusers с весами Safetensors. Модель предназначена для проверки производительности и интеграции NVFP4 в SGLang Diffusion, а также для генерации изображений по текстовым запросам.

Квантизация применяется к блокам диффузионного трансформера; первые два и последние два блока оставлены в BF16, а квантизаторы внимания отключены. Экспорт проверен на NVIDIA B200 с архитектурой Blackwell. Для сценариев, чувствительных к качеству изображения, автор рекомендует сравнивать результат с базовой BF16-моделью. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией базовой модели и файлами репозитория.

Сценарии применения

  • Генерация изображений по текстовым описаниям в SGLang
  • Проверка интеграции NVFP4 в SGLang Diffusion
  • Сравнение качества изображений с BF16-версией Qwen-Image

Ограничения

Экспорт предназначен для проверки производительности и интеграции; в задачах, чувствительных к качеству, результаты следует сравнить с базовой BF16-моделью. Указана лицензия other, поэтому точные условия использования нужно уточнить по лицензии базовой модели и репозитория.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen Image ModelOpt NVFP4 for SGLang

This repository contains a full Hugging Face-style SGLang Diffusion checkpoint exported from Qwen/Qwen-Image with NVIDIA ModelOpt NVFP4 quantization support. The checkpoint can be loaded directly with --model-path in SGLang; no separate --transformer-path override is required.

Export provenance

The checkpoint was generated on an NVIDIA B200 machine by applying NVIDIA ModelOpt PR #1706 locally (qwen-image-svdquant-nvfp4-pr) and exporting a full pipeline directory for SGLang validation.

Export settings:

  • Base model: Qwen/Qwen-Image
  • Pipeline class: QwenImagePipeline
  • Quantization recipe: SVDQuant NVFP4 / FP4 export through ModelOpt
  • Main export flag: --format fp4
  • Calibration: max calibration with 8 representative prompts
  • Block size: 16
  • Quantized scope: diffusion transformer blocks
  • BF16 fallbacks: first two and last two transformer blocks, plus attention quantizers disabled during export
  • Validation target: NVIDIA B200 / Blackwell using SGLang Diffusion

Validated as a full SGLang Diffusion text-to-image checkpoint on B200.

SGLang usage

sglang generate \
  --model-path lmsys/qwen-image-modelopt-nvfp4-sglang \
  --prompt "A tiny astronaut reading a book under a glass greenhouse" \
  --save-output

For edit pipelines, pass the normal SGLang Diffusion image-edit inputs in addition to --model-path lmsys/qwen-image-modelopt-nvfp4-sglang.

Notes

This is a performance and integration validation checkpoint for SGLang Diffusion NVFP4 support. Please compare generated images with the corresponding BF16 base model for quality-sensitive use cases.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sglang

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
a649fd9

0 моделей