/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
19,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
17 сен 2026

Qwen3.5-9B-General-Game

Изображение и текст → текст3 профессии

Экспериментальный мультимодальный чекпойнт Qwen3.5-9B для обучения и диалогового взаимодействия с визуальными данными в игровых сценариях.

349скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 сен 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

ltzheng/Qwen3.5-9B-General-Game — экспериментальный чекпойнт обучения на базе Qwen3.5-9B для сценариев общего назначения в играх. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3.5 и использует Transformers; репозиторий содержит веса safetensors и несколько контрольных точек обучения, включая финальный чекпойнт 4183 на ветке main.

Модель принимает текст и изображения и предназначена для диалогового взаимодействия с визуальной информацией в игровых сценариях. Токенизатор содержит пять специальных токенов действий и рассуждений для игрового протокола; при декодировании, когда важны разделители протокола, следует сохранять специальные токены. README уточняет, что это обучающие чекпойнты, а проверки конвертации и инференса не измеряют игровую производительность.

Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит подтверждённых игровых метрик или детального списка поддерживаемых игр и языков; поэтому пригодность для конкретной игры следует оценивать отдельно.

Сценарии применения

  • эксперименты с игровыми агентами на базе Qwen3.5
  • диалоговое взаимодействие с игровыми изображениями
  • обучение и воспроизводимый запуск игровых чекпойнтов
  • передача игровых действий и рассуждений через специальные токены

Ограничения

Это обучающие чекпойнты; проверки конвертации и инференса не подтверждают игровую производительность. Карточка не сообщает метрики качества или перечень проверенных игр.

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

Qwen3.5-9B General Game

General-game training run gg-q35-256g-b256-s42-20260911e. main contains final checkpoint-4183. Use a checkpoint branch explicitly for reproducibility, and pass the same revision to both model and processor/tokenizer loading.

from transformers import AutoProcessor, Qwen3_5ForConditionalGeneration
repo = "ltzheng/Qwen3.5-9B-General-Game"
revision = "checkpoint-1800"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(repo, revision=revision)
model = Qwen3_5ForConditionalGeneration.from_pretrained(repo, revision=revision, dtype="auto", device_map="auto")

The tokenizer includes the five training action/thought tokens (IDs 248077–248081). The chat template does not inject a thinking prefix. Use skip_special_tokens=False when decoding outputs that must retain the game protocol delimiters. These are training checkpoints; conversion/inference checks do not measure game performance.

Checkpoints

StepBranchVerified commit
100checkpoint-100659733f9a23f4da8fe6c369ebfd35f8df5d8bb3c
200checkpoint-200e656477b7d8502e18663563baed04ce4892b9a65
300checkpoint-3004894b697cbdcb138b92934d06ef200792d455f19
400checkpoint-4008680ea7e501a8686bc50898f066099ef951593bd
500checkpoint-50041f807862b78b17138ea36138dbc14bdf2abf575
600checkpoint-600accc471730c4046ce935c136b4fd360e31022457
700checkpoint-7007127d0d34b75f8760db10626a4c7c0c0c2d00fd0
800checkpoint-8009acb92d9555f5830dc3f6b81665f6d9c8a53372e
900checkpoint-9009836dcdd689c69628dd8a6fd1b4e5140b33289ed
1000checkpoint-1000e2f11cc36b830fb2f5ee8d4205843746d3f013e8
1100checkpoint-1100a638e23586c39d57ee571d633c0f269141339870
1200checkpoint-12008513c89b20cf25aef222cf8f80c6b1bc1b89e07c
1300checkpoint-130094dcfae07ce93beea95b513cd3ad0fb9844256da
1400checkpoint-1400145156c33c29ac87c3d1d871c04f7d1cfbad0c4e
1500checkpoint-150012ae2dfd8d0c88511dd000be7a12b5ca91d75a72
1600checkpoint-16007b858402938b9ea4fee63ca918f0a67a98d2b3e1
1700checkpoint-17007eae5a2ba6d170a7c3d39ccf444d18398d61cb53
1800checkpoint-180020945c1a001ee98ae7abdfa3b7c3a93c1759fe89
1900checkpoint-190084f81c6941282a011695810e199d2da0b6166adb
2000checkpoint-20002ac0c96f9c7df5312acd3f295ab45fb26402230e
2100checkpoint-2100da9f847233050fdecc70283e6ee5d9006a2c3e41
2200checkpoint-2200e2ef892ed8c1d7f6dacdcf12984c5859a411f00a
2300checkpoint-230043c43d79b8a7e8a7d79c787971a0a1b4dba34da9
2400checkpoint-24007f4a7580d8935589a94f5a281eeb3b7c4d6eebfc
2500checkpoint-2500ad776d742ba6dbc38a35b8b34ae7b69a8c2a9ca9
2600checkpoint-2600394343c0998c28771c45e5aaef30824222eec596
2700checkpoint-2700490b460d977183df5077d8c2aef5a6ebc5363f71
2800checkpoint-28006c82a4c0b73ad9cb6da7d7e331c2ff41b7a620a3
2900checkpoint-290007ebdaab152ebe90600a0e7575bc41d11bf23fb8
3000checkpoint-3000fe338318516fa53ea2a317d7a8fda9cdf2a37d28
3100checkpoint-310015fa34e7eec80d067889f206d17727a2f43431e1
3200checkpoint-32007376a14f46a3bece1e91e28bf60430f353baf332
3300checkpoint-33004a20274b3ed847a155a7f2abf672ab38b80807be
3400checkpoint-34000e9f927979def7bea6519de00a7991e3791091e0
3500checkpoint-35006db5e8da39d4314ca25a8200c2b4f778173c745e
3600checkpoint-360054fef1e2b4d2cf24403c8b95aca57bbfae1a28b5
3700checkpoint-3700477ccb072a7ee34276901955324b17628f2b745d
3800checkpoint-3800d6f526ea07ecfce52929aa5df083d053600d20a2
3900checkpoint-3900efd58c375687114b134165440ff584652fc09363
4000checkpoint-40003f9d2691f705749a663b3681501af11abb0ece4e
4100checkpoint-4100399c484cef97f1da65ee8cd2eeef4668c35e5acd

| 4183 | checkpoint-4183 | 58e9452fb0a89d226690e258593678e10c153147 |

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
789cd48

0 моделей