Uploaded finetuned model
- Developed by: lugman-madhiai
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Qwen/Qwen3.5-0.8B
This qwen3_5 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 1,7 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Базовая модель
- Qwen3.5-0.8B
- Опубликована
- 11 сен 2026
Ссылки
qwen3.5-0.8b-search-agent-5k
Изображение и текст → текст3 профессии
Дообученная компактная мультимодальная модель Qwen3.5 для диалогов и анализа изображений с текстовыми ответами и интерфейсом вызова инструментов.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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.
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
Модель lugman-madhiai/qwen3.5-0.8b-search-agent-5k — дообученная компактная мультимодальная модель семейства Qwen3.5, созданная lugman-madhiai на базе Qwen/Qwen3.5-0.8B. В карточке заявлены обучение с Unsloth и библиотекой Hugging Face TRL, а метаданные указывают плотную архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration и формат safetensors.
Модель предназначена для диалогов и обработки изображений с выдачей текстовых ответов; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Название предполагает специализацию на поисковом агенте, однако README не описывает обучающие данные, конкретный поисковый сценарий или качество этой специализации. Указанные языковые сведения ограничиваются английским.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Как компактный чекпойнт на 0,8 млрд параметров, она может быть полезна для экспериментов и специализированных приложений; карточка не приводит оценок качества, длины контекста или подтверждённых ограничений для практического применения.
Сценарии применения
- ответы на вопросы об изображениях
- диалоговый помощник с анализом изображений
- создание прототипа агента с вызовом инструментов
- эксперименты с поисковым агентом на базе Qwen3.5
Ограничения
README не раскрывает обучающие данные и не приводит результатов оценки качества поисковой специализации. Длина контекста и практические ограничения модели в карточке не описаны.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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
- Qwen3_5ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 2be1834