Uploaded finetuned model
- Developed by: minsu0567
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : minsu0567/IAD-X1-SFT-answer-last
This qwen3_5 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Базовая модель
- Uni-IAD-R2-Qwen3.5-answer-last
- Опубликована
- 9 июл 2026
Ссылки
IAD-X1-GRPO-answer-last-2
Изображение и текст → текст6 профессий
Производная модели minsu0567/IAD-X1-GRPO-answer-last. Дообученная модель Qwen3.5 для генерации текстовых ответов по входному тексту и изображениям.
10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 авг 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
Карточка модели minsu0567/IAD-X1-GRPO-answer-last-2 на Hugging Face совпадает с карточкой minsu0567/IAD-X1-GRPO-answer-last, поэтому описание составлено по ней.
minsu0567/IAD-X1-GRPO-answer-last — дообученная minsu0567 модель семейства Qwen3.5 для преобразования изображений и текста в текст. Карточка указывает на обучение с Unsloth и библиотекой TRL; метаданные описывают архитектуру как плотную условную генеративную модель с поддержкой изображений и диалогового взаимодействия.
Модель предназначена для задач image-text-to-text. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о размере модели, длине контекста и конкретных языках использования; метаданные указывают английский язык.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображению
- описание содержимого изображения
- диалог с визуальным контекстом
Ограничения
Карточка не описывает специализированные сценарии и результаты оценки качества модели.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей
Также подходит для
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
- c967e88