/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3-VL-8B-Abliterated-Caption-it
Библиотека
transformers
Опубликована
31 окт 2025

Qwen3-VL-8B-Abliterated-Caption-it-i1-GGUF

Описание изображенийИзображение → текст3 профессии

mradermacher/Qwen3-VL-8B-Abliterated-Caption-it-i1-GGUF — это квантизированная GGUF-версия vision-language модели Qwen3-VL-8B-Abliterated-Caption-it, разработанной prithivMLmods и подготовленной квантизатором mradermacher.

1 133скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены4 дек 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 понимания изображений и генерации текстовых описаний, а также для сценариев image-to-text и visual understanding. Она интегрируется с экосистемой Transformers и поставляется в нескольких вариантах квантизации GGUF.

Модель имеет размер 8B параметров в исходной версии, поддерживает текстово-визуальный ввод и заявлена для работы на английском, китайском и тайском языках. README не содержит сведений о точном размере контекста, конкретной архитектуре визуального энкодера или полном наборе поддерживаемых режимов вывода. Для обработки изображений могут потребоваться отдельные файлы mmproj из статического репозитория модели.

Ключевое преимущество — широкий выбор квантизаций с размером файлов примерно от 2,2 до 6,7 ГБ, что позволяет подбирать баланс между требованиями к памяти, скоростью и качеством. При этом низкобитные варианты могут заметно уступать по качеству; в README отдельно отмечены некоторые версии с низким качеством, а Q4_K_M названа быстрой и рекомендуемой. Модель имеет лицензию Apache-2.0. Термин «abliterated» указывает на модификацию исходной модели, однако подробности этой модификации в README не приведены.

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/prithivMLmods/Qwen3-VL-8B-Abliterated-Caption-it

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Qwen3-VL-8B-Abliterated-Caption-it-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_S2.2for the desperate
GGUFi1-IQ1_M2.4mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS2.6
GGUFi1-IQ2_XS2.8
GGUFi1-IQ2_S3.0
GGUFi1-IQ2_M3.2
GGUFi1-Q2_K_S3.2very low quality
GGUFi1-Q2_K3.4IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS3.5lower quality
GGUFi1-IQ3_XS3.7
GGUFi1-Q3_K_S3.9IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S3.9beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M4.0
GGUFi1-Q3_K_M4.2IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L4.5IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS4.7
GGUFi1-Q4_04.9fast, low quality
GGUFi1-IQ4_NL4.9prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_K_S4.9optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M5.1fast, recommended
GGUFi1-Q4_15.3
GGUFi1-Q5_K_S5.8
GGUFi1-Q5_K_M6.0
GGUFi1-Q6_K6.8practically 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
1eaa601

0 моделей