Характеристики

Лицензия: Своя лицензия
Базовая модель: Qwen2.5-VL-7B-Meteorology
Библиотека: transformers
Опубликована: 7 июл 2025

Ссылки

Qwen2.5-VL-7B-Meteorology-i1-GGUF

Изображение и текст → текст3 профессии

Qwen2.5-VL-7B-Meteorology-i1-GGUF — квантованные GGUF-версии мультимодальной модели deepguess/Qwen2.5-VL-7B-Meteorology, подготовленные mradermacher.

1 458скачиваний за 30 дней1лайквеса 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 основана на Qwen2.5-VL с размером около 7 млрд параметров и предназначена для работы с изображениями и текстом в метеорологических, погодных и климатических сценариях. В README указан английский язык, однако сведения о полном наборе поддерживаемых языков отсутствуют.

Модель подходит для анализа метеорологических изображений и текстовых запросов, а также для задач image-to-text и связанных с ними приложений. Доступны варианты квантования от IQ1_S до Q6_K размером примерно от 2,0 до 6,4 ГБ, что позволяет выбирать между требованиями к памяти, скоростью и качеством. Рекомендуемыми в README названы варианты Q4_K_M и Q4_K_S; для работы с визуальными входными данными могут потребоваться отдельные mmproj-файлы из статического репозитория.

Основные ограничения — возможное снижение качества на низких уровнях квантования, отсутствие в README данных о контекстном окне, результатах тестирования, точных архитектурных параметрах и гарантированной точности метеорологических выводов. Модель не следует рассматривать как замену профессиональным системам прогнозирования или экспертной проверке. Лицензия обозначена как qwen2.5-vl; в карточке также указана категория other и ссылка на лицензию Qwen2.5-VL-7B-Instruct.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/deepguess/Qwen2.5-VL-7B-Meteorology

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Qwen2.5-VL-7B-Meteorology-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)

Link	Type	Size/GB	Notes
GGUF	i1-IQ1_S	2.0	for the desperate
GGUF	i1-IQ1_M	2.1	mostly desperate
GGUF	i1-IQ2_XXS	2.4
GGUF	i1-IQ2_XS	2.6
GGUF	i1-IQ2_S	2.7
GGUF	i1-IQ2_M	2.9
GGUF	i1-Q2_K_S	2.9	very low quality
GGUF	i1-Q2_K	3.1	IQ3_XXS probably better
GGUF	i1-IQ3_XXS	3.2	lower quality
GGUF	i1-IQ3_XS	3.4
GGUF	i1-Q3_K_S	3.6	IQ3_XS probably better
GGUF	i1-IQ3_S	3.6	beats Q3_K*
GGUF	i1-IQ3_M	3.7
GGUF	i1-Q3_K_M	3.9	IQ3_S probably better
GGUF	i1-Q3_K_L	4.2	IQ3_M probably better
GGUF	i1-IQ4_XS	4.3
GGUF	i1-IQ4_NL	4.5	prefer IQ4_XS
GGUF	i1-Q4_0	4.5	fast, low quality
GGUF	i1-Q4_K_S	4.6	optimal size/speed/quality
GGUF	i1-Q4_K_M	4.8	fast, recommended
GGUF	i1-Q4_1	5.0
GGUF	i1-Q5_K_S	5.4
GGUF	i1-Q5_K_M	5.5
GGUF	i1-Q6_K	6.4	practically like static Q6_K

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: 3b55335