/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
EraX-VL-2B-V1.5
Библиотека
transformers
Опубликована
29 дек 2024

EraX-VL-2B-V1.5-i1-GGUF

Описание изображенийИзображение → текст5 профессий

EraX-VL-2B-V1.5-i1-GGUF — квантизированная мультимодальная модель на основе EraX-VL-2B-V1.5, разработанная erax-ai и преобразованная в формат GGUF пользователем mradermacher.

644скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены11 июл 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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 предназначена для обработки изображений и текста, включая задачи OCR, преобразование изображения в текст и ответы на запросы по изображениям. В метаданных также указано применение в страховании. Поддерживаются вьетнамский, английский и китайский языки.

Модель имеет размер около 2 млрд параметров в базовой версии и поставляется в нескольких вариантах квантизации GGUF объёмом примерно от 0,5 до 1,4 ГБ. Доступны форматы IQ и Q с разным соотношением размера, скорости и качества; среди рекомендуемых вариантов указаны i1-Q4_K_M и i1-Q4_K_S. Для работы с изображениями могут потребоваться отдельные файлы mmproj из статического репозитория. Сведения об архитектуре, размере контекстного окна, результатах тестирования и ограничениях качества базовой модели в README не приведены.

Лицензия модели — Apache-2.0. Квантизация уменьшает требования к памяти и позволяет запускать модель локально, однако низкокачественные варианты могут заметно уступать по качеству более крупным или менее агрессивно квантизированным версиям.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/erax-ai/EraX-VL-2B-V1.5

For a convenient overview and download list, visit our model page for this model.

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/EraX-VL-2B-V1.5-GGUF

This is a vision model - mmproj files (if any) will be in the static repository.

Usage

If you are unsure how to use GGUF files, refer to one of TheBloke's READMEs for more details, including on how to concatenate multi-part files.

Provided Quants

(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)

LinkTypeSize/GBNotes
GGUFi1-IQ1_S0.5for the desperate
GGUFi1-IQ1_M0.6mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS0.6
GGUFi1-IQ2_XS0.7
GGUFi1-IQ2_S0.7
GGUFi1-IQ2_M0.7
GGUFi1-Q2_K_S0.7very low quality
GGUFi1-IQ3_XXS0.8lower quality
GGUFi1-Q2_K0.8IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XS0.8
GGUFi1-Q3_K_S0.9IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S0.9beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M0.9
GGUFi1-Q3_K_M0.9IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L1.0IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS1.0
GGUFi1-IQ4_NL1.0prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_01.0fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S1.0optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M1.1fast, recommended
GGUFi1-Q4_11.1
GGUFi1-Q5_K_S1.2
GGUFi1-Q5_K_M1.2
GGUFi1-Q6_K1.4practically like static Q6_K

Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant types (lower is better):

image.png

And here are Artefact2's thoughts on the matter: https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

FAQ / Model Request

See https://huggingface.co/mradermacher/model_requests for some answers to questions you might have and/or if you want some other model quantized.

Thanks

I thank my company, nethype GmbH, for letting me use its servers and providing upgrades to my workstation to enable this work in my free time. Additional thanks to @nicoboss for giving me access to his private supercomputer, enabling me to provide many more imatrix quants, at much higher quality, than I would otherwise be able to.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
673ebd6

0 моделей