/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Hulu-Med-Flash-Preview-27B
Библиотека
transformers
Опубликована
4 апр 2026

Hulu-Med-Flash-Preview-27B-i1-GGUF

Описание изображенийИзображение → текст3 профессии

Hulu-Med-Flash-Preview-27B-i1-GGUF — это квантизированная версия мультимодальной медицинской модели Hulu-Med-Flash-Preview-27B, разработанной ZJU-AI4H и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher.

1 283скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены4 апр 2026

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 медицинских сценариев, связанных с анализом изображений, преобразованием изображений в текст, пониманием видео и интерпретацией 3D-данных. Заявлена поддержка английского языка.

Модель относится к vision-language моделям и, согласно тегам, использует архитектурную основу семейства Qwen. Размер базовой модели — 27B параметров. Для работы с визуальными входными данными могут потребоваться отдельные файлы mmproj, доступные в статическом репозитории. Представлено множество вариантов квантизации GGUF объёмом примерно от 7,2 до 22,2 ГБ; варианты различаются балансом между размером, скоростью и качеством. README рекомендует i1-Q4_K_M как быстрый вариант и i1-Q4_K_S как компромисс между размером, скоростью и качеством, при этом низкобитные варианты могут обеспечивать заметно более низкое качество.

Модель подходит для локального запуска и прикладных экспериментов с медицинским мультимодальным анализом, однако README не содержит сведений о результатах тестирования, длине контекста, точной архитектуре, поддерживаемых форматах изображений и видео или клинической надёжности. Для медицинского применения выводы модели требуют обязательной проверки специалистом. Указана лицензия Apache-2.0.

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

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/ZJU-AI4H/Hulu-Med-Flash-Preview-27B

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Hulu-Med-Flash-Preview-27B-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
GGUFimatrix0.1imatrix file (for creating your own quants)
GGUFi1-IQ1_S7.2for the desperate
GGUFi1-IQ1_M7.7mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS8.5
GGUFi1-IQ2_XS9.2
GGUFi1-IQ2_S9.5
GGUFi1-IQ2_M10.1
GGUFi1-Q2_K_S10.3very low quality
GGUFi1-Q2_K10.8IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS11.3lower quality
GGUFi1-IQ3_XS12.1
GGUFi1-Q3_K_S12.2IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S12.5beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M12.7
GGUFi1-Q3_K_M13.4IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L14.4IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS15.2
GGUFi1-Q4_015.6fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S15.7optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M16.6fast, recommended
GGUFi1-Q4_117.2
GGUFi1-Q5_K_S18.8
GGUFi1-Q5_K_M19.3
GGUFi1-Q6_K22.2practically 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
febd8a2

0 моделей