Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Qwen2.5-VL-7B-Abliterated-Caption-it
Библиотека: transformers
Опубликована: 23 июл 2025

Ссылки

Qwen2.5-VL-7B-Abliterated-Caption-it-GGUF

Описание изображенийИзображение → текст3 профессии

Qwen2.5-VL-7B-Abliterated-Caption-it-GGUF — это квантованная GGUF-версия мультимодальной модели prithivMLmods/Qwen2.5-VL-7B-Abliterated-Caption-it, подготовленная mradermacher.

6 640скачиваний за 30 дней80лайковвеса обновлены14 окт 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 относится к классу vision-language моделей и предназначена для понимания изображений, генерации подписей к ним и решения задач преобразования изображения в текст.

В основе лежит модель с примерно 7 млрд параметров; поддерживаются текстовые и визуальные данные. В карточке заявлены английский, китайский и тайский языки. Доступны варианты квантования GGUF от Q2_K до Q8_0, а также F16 и отдельные мультимодальные компоненты mmproj. Варианты Q4_K_S и Q4_K_M отмечены как быстрые и рекомендуемые, Q8_0 — как обеспечивающий высокое качество при увеличенном размере.

Сильными сторонами являются мультимодальность, специализация на создании описаний изображений и возможность запуска в различных компромиссах между размером, скоростью и качеством благодаря множеству вариантов квантования. Ограничения включают отсутствие в README данных о максимальном контексте, результатах бенчмарков, требованиях к оборудованию и качестве на конкретных сценариях; поэтому эти характеристики требуют отдельной проверки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

static quants of https://huggingface.co/prithivMLmods/Qwen2.5-VL-7B-Abliterated-Caption-it

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

weighted/imatrix quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Qwen2.5-VL-7B-Abliterated-Caption-it-i1-GGUF

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	1.0	multi-modal supplement
GGUF	mmproj-f16	1.5	multi-modal supplement
GGUF	Q2_K	3.1
GGUF	Q3_K_S	3.6
GGUF	Q3_K_M	3.9	lower quality
GGUF	Q3_K_L	4.2
GGUF	IQ4_XS	4.4
GGUF	Q4_K_S	4.6	fast, recommended
GGUF	Q4_K_M	4.8	fast, recommended
GGUF	Q5_K_S	5.4
GGUF	Q5_K_M	5.5
GGUF	Q6_K	6.4	very good quality
GGUF	Q8_0	8.2	fast, best quality
GGUF	f16	15.3	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. 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: f0bc475