/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,4 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwen3.5-4B-Base
Опубликована
7 апр 2026

Qwen3.5-4B-Base-ZitGen-V1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Qwen3.5-4B-Base-ZitGen-V1 — дообученная мультимодальная модель разработчика lolzinventor на базе Qwen/Qwen3.5-4B-Base.

1 352скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены10 апр 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 «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

Она предназначена для преобразования изображений в подробные текстовые промпты, оптимизированные для генерации изображений с помощью Z-Image Turbo и сценариев image-to-prompt. В метаданных указаны английский язык и поддержка image-to-text; размер базовой модели — 4B параметров. Сведения о длине контекста и полном наборе поддерживаемых языков отсутствуют.

Модель обучалась на датасете lolzinventor/ZitGen-Dataset-V1, состоящем из изображений и промптов, созданных с помощью итеративного сравнения целевых и сгенерированных изображений LLM-моделями. Данные фильтровались для удаления ошибок, артефактов и нежелательных элементов. Такой подход ориентирует модель на детализированное описание визуальных характеристик и адаптацию промптов под Z-Image Turbo, однако качество за пределами этого сценария и наличие независимых бенчмарков не указаны.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска автор рекомендует использовать inference-сервер llama-server, файл модели в формате GGUF и мультимодальный проектор mmproj; конкретные требования к аппаратному обеспечению в README не приведены.

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

Qwen3.5-4B-Base-ZitGen-V1

An image captioning fine-tune of Qwen 3.5 4B optimized for Z-Image Turbo image generation (image-to-prompt).

What makes this unique: The dataset (images + prompts) was generated entirely by LLMs tasked with regenerating a target image.

How The Data Is Generated

The process is as follows:

  1. The target image and the last generated image (blank if it's the first step) are provided to an LLM with a comparison prompt.
  2. The LLM outputs a detailed description of each image and the key differences between them.
  3. The comparison results and the last generated prompt (empty if it's the first step) are provided to an LLM with an SD generation prompt.
  4. The output prompt is sent to the ComfyUI API using Z-Image Turbo, and the output image is captured.
  5. Repeat N times.

The system employed between 4 and 6 rounds of comparison and correction to generate each prompt-image pair. In theory, this process adapts the prompt to minimize the difference between the target image and the generated image, thereby tailoring the prompt specifically to the image model.

The prompts were then ranked and filtered to remove occasional LLM errors, such as residuals from the original prompt or undesirable artifacts (e.g., watermarks). Finally, the prompts and images were formatted into the ShareGPT dataset format and used to train Qwen 3.5 4B.

Usage

Load the model from HuggingFace, launch inference server and provide an image to generate an optimized Zit prompt.

e.g. ./llama-server --host 0.0.0.0 -m ./Qwen3.5-4B-Base-ZitGen-V1-BF16.gguf --mmproj ./Qwen3.5-4B-mmproj-BF16.gguf --chat-template-kwargs '{"enable_thinking":false}'

Example

image

A massive, multi-legged steampunk creature resembling a mechanical spider or crab dominates the foreground, constructed entirely from polished brass, copper, and steel components with highly reflective metallic surfaces. Its body features exposed intricate gears, cylindrical segments, and rivets, with two large lens-like structures serving as eyes that emit a soft amber glow. Six pairs of jointed metallic legs extend outward from the central body, ending in sleek, smooth, bullet-shaped golden tips that contrast with the overall industrial aesthetic. The creature possesses multiple small glowing orange lights embedded along its chassis, creating a warm bioluminescent effect against the cool surroundings. A human figure wearing a dark grey overcoat, white shirt, black bow tie, and a tall black top hat sits atop the machine in the upper right quadrant, holding a steaming cup and reading a newspaper, appearing small and proportionate to the massive scale of the creature. The ground is covered in dense, thick volumetric steam that completely obscures the cobblestone street surface, hiding all footprints and debris, with a slight elevation increase from left to right. Lighting is dramatic and high-contrast, dominated by a large bright full moon positioned in the center-top of the frame casting cool blue shadows, supplemented by warm artificial light sources from the mechanical creature and a single visible street lamp on the far left emitting a gentle golden glow. The color palette features deep cool blues and greys in the shadows and sky, contrasted sharply against warm amber highlights from the machine and street lamp, with muted orange tones in the steam. Textures include smooth wet metallic surfaces on the machine, dense swirling vapor, and rough dry cobblestones partially visible through the haze. Background buildings are tall stone structures with arched windows and distinct turrets, rendered with heavy atmospheric haze to create depth and perspective, fading into darkness in the distance. The composition uses a low-angle perspective emphasizing the enormous size of the mechanical creature, centered in the frame with symmetrical leg arrangement, and a shallow depth of field focusing sharply on the foreground. Shot with a 35mm lens at f/2.8 for shallow depth of field, capturing high dynamic range with rich color saturation and fine grain structure reminiscent of Kodak Vision3 500T film stock. The scene exudes a moody, cinematic atmosphere with tangible metallic textures and steamy warmth, inspired by steampunk aesthetics and H.G. Wells' mechanical inventions, featuring no smokestacks, no flags, no litter or debris on the ground, and no wet reflective stone surfaces.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForCausalLM
Ревизия весов
2fc8137

0 моделей