Экспериментальный визуально-языковой чекпойнт Qwen2.5-VL для восстановления навигации с визуальным ориентированием.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Экспериментальный чекпойнт AppGen ability-SFT v2 на базе семейства Qwen2.5-VL. Модель с архитектурой Qwen2_5_VLForConditionalGeneration содержит 7,1 млрд параметров, принимает изображения и текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — до 128 000 токенов.
Чекпойнт предназначен для сценария nav_ground_recovery: восстановления навигации с визуальным ориентированием. Он создан в рамках дообучения ability-SFT с замороженной частью aligner; в README указаны одна эпоха и 115 обновлений оптимизатора. Карточка не описывает качество или конкретные инструкции для применения, поэтому пригодность для практической навигации требует отдельной проверки.
Используйте модель через Transformers; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.
README не приводит оценок качества, подробного описания входного формата или подтверждённых языков. Чекпойнт обучался всего одну эпоху с 115 обновлениями, поэтому его прикладную надёжность следует проверить отдельно.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Validated AppGen ability-SFT v2 checkpoint.
qwen25gr_a_g800_recovery_aligner_lr5e7_1ep_v2nav_ground_recoveryalignercc594898137f460bfe9f0759e9844b3ce807cfb5b0c38b19646fb43a88296458ce7efc580e6792abeb3ac17d6c1a3debadc24e6eНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…