/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3-VL-8B-Interleave-Thinking
Библиотека
transformers
Опубликована
2 янв 2026

Qwen3-VL-8B-Interleave-Thinking-i1-GGUF

Изображение и текст → текст10 профессий

Qwen3-VL-8B-Interleave-Thinking-i1-GGUF — квантованная GGUF-версия мультимодальной модели hxssgaa/Qwen3-VL-8B-Interleave-Thinking, подготовленная mradermacher.

908скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 янв 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 обработки текста и изображений, включая ответы на вопросы по изображениям, визуальный анализ, агентские сценарии, function calling и задачи с пошаговым рассуждением. В карточке также указана обучающая выборка xlam-interleave-thinking-40k.

Модель относится к семейству Qwen3-VL и содержит 8 миллиардов параметров. Она поддерживает мультимодальный режим image-text-to-text; заявленный язык — английский. Контекстное окно, точная архитектура визуального компонента и дополнительные языковые возможности в README не указаны. Репозиторий предоставляет набор вариантов квантования с разным размером и компромиссом между скоростью, качеством и требованиями к памяти; среди рекомендуемых отмечены i1-Q4_K_M и i1-Q4_K_S. Для работы с изображениями могут потребоваться отдельные mmproj-файлы из статического репозитория.

Сильными сторонами являются сочетание визуального понимания, рассуждений и поддержки агентских функций, а также возможность локального запуска через GGUF. Ограничения связаны с потерями качества, зависящими от выбранного уровня квантования, и отсутствием в карточке подробных результатов тестирования, данных о контекстном окне и инструкций по конкретным рантаймам. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/hxssgaa/Qwen3-VL-8B-Interleave-Thinking

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-Interleave-Thinking-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
fded189

0 моделей