Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: ImageShield-MMCF-2B
Библиотека: transformers
Опубликована: 28 авг 2026

Ссылки

ImageShield-MMCF-2B-GGUF

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

ImageShield-MMCF-2B-GGUF — мультимодальная модель для классификации изображений и модерации контента, разработанная prithivMLmods и опубликованная в формате GGUF пользователем mradermacher.

456скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 авг 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

Базовая модель — prithivMLmods/ImageShield-MMCF-2B, обученная с использованием набора данных ImageShield-Guardrail-Multimodal-20K. Модель предназначена для задач визуальной безопасности, обнаружения потенциально нежелательного контента и работы в качестве мультимодального guardrail-компонента. В метаданных также указаны поддержка генерации JSON, интеграция с Transformers и тег qwen3.5.

Размер модели составляет около 2 млрд параметров. Она поддерживает обработку изображений совместно с текстом, а заявленный язык — английский. Контекстное окно, точный набор категорий безопасности, архитектурные детали и результаты оценки качества в README не указаны. Доступны варианты квантования GGUF от Q2_K до Q8_0, а также F16; Q4_K_S и Q4_K_M отмечены как быстрые и рекомендуемые, Q8_0 — как вариант с лучшим качеством. Конкретное влияние квантования на точность зависит от выбранного варианта, поэтому модель следует проверять на собственных сценариях модерации. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232модели IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

static quants of https://huggingface.co/prithivMLmods/ImageShield-MMCF-2B

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

weighted/imatrix quants seem not to be available (by me) at this time. If they do not show up a week or so after the static ones, I have probably not planned for them. Feel free to request them by opening a Community Discussion.

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)

Link	Type	Size/GB	Notes
GGUF	mmproj-Q8_0	0.5	multi-modal supplement
GGUF	mmproj-f16	0.8	multi-modal supplement
GGUF	Q2_K	1.1
GGUF	Q3_K_S	1.1
GGUF	Q3_K_M	1.2	lower quality
GGUF	Q3_K_L	1.3
GGUF	IQ4_XS	1.3
GGUF	Q4_K_S	1.3	fast, recommended
GGUF	Q4_K_M	1.4	fast, recommended
GGUF	Q5_K_S	1.5
GGUF	Q5_K_M	1.5
GGUF	Q6_K	1.7	very good quality
GGUF	Q8_0	2.1	fast, best quality
GGUF	f16	3.9	16 bpw, overkill

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

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.

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: f977e83