/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
QwenStoryteller2
Библиотека
transformers
Опубликована
2 июл 2025

QwenStoryteller2-i1-GGUF

Описание изображенийИзображение → текст3 профессии

QwenStoryteller2-i1-GGUF — это набор квантизированных файлов GGUF для vision-language-модели QwenStoryteller2, разработанной daniel3303 и квантизированной mradermacher.

965скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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 предназначена для visual storytelling: генерации текста по изображениям, включая создание связных историй по нескольким кадрам, сохранение согласованности персонажей и событий, а также grounded text generation. В описании также заявлены методы chain-of-thought, contrastive learning, reinforcement learning и entity re-identification, однако подробности их реализации не приведены.

Модель работает с визуальными входными данными и текстом, поддерживает английский язык и обучалась на наборах StoryReasoning и StoryReasoningAdversarialDPO. Точная архитектура, количество параметров и размер контекста в README не указаны. Доступны варианты квантизации i1 с размерами примерно от 2,0 до 6,4 ГБ; качество и скорость зависят от выбранного варианта. Рекомендуемый компромисс между размером, скоростью и качеством — i1-Q4_K_M, тогда как наиболее компактные варианты могут обеспечивать более низкое качество.

Для работы vision-модели могут потребоваться дополнительные файлы mmproj из статического репозитория QwenStoryteller2-GGUF. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Ограничениями являются отсутствие в README подробных сведений о характеристиках базовой архитектуры, контекстном окне и результатах оценки, а также возможное снижение качества при использовании низкобитных вариантов квантизации.

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/daniel3303/QwenStoryteller2

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/QwenStoryteller2-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
GGUFi1-IQ1_S2.0for the desperate
GGUFi1-IQ1_M2.1mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS2.4
GGUFi1-IQ2_XS2.6
GGUFi1-IQ2_S2.7
GGUFi1-IQ2_M2.9
GGUFi1-Q2_K_S2.9very low quality
GGUFi1-Q2_K3.1IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS3.2lower quality
GGUFi1-IQ3_XS3.4
GGUFi1-Q3_K_S3.6IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S3.6beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M3.7
GGUFi1-Q3_K_M3.9IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L4.2IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS4.3
GGUFi1-IQ4_NL4.5prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_04.5fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S4.6optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M4.8fast, recommended
GGUFi1-Q4_15.0
GGUFi1-Q5_K_S5.4
GGUFi1-Q5_K_M5.5
GGUFi1-Q6_K6.4practically 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
b9bbc7b

0 моделей