/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
VisionGuardrail-4B
Библиотека
transformers
Опубликована
5 сен 2026

VisionGuardrail-4B-GGUF

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

VisionGuardrail-4B-GGUF — это мультимодальная модель для классификации изображений и модерации контента, предназначенная для задач визуальной безопасности и фильтрации потенциально нежелательных материалов.

512скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 сен 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

Базовую модель VisionGuardrail-4B разработала prithivMLmods, а GGUF-квантизации подготовил mradermacher. Для обучения или настройки указана коллекция ImageShield-Guardrail-Pro.

Модель ориентирована на сценарии content safety, content moderation и использования в качестве multimodal guardrail или visual safety classifier. Она поддерживает работу с текстом и изображениями; заявленный язык — английский. Размер базовой модели составляет около 4 млрд параметров. Для обработки изображений требуются отдельные мультимодальные компоненты mmproj в форматах Q8_0 или F16. Размер контекстного окна и подробные характеристики архитектуры в README не указаны.

Доступно несколько вариантов GGUF-квантизации — от Q2_K до Q8_0, а также версия F16. Более компактные варианты требуют меньше памяти, тогда как Q6_K и Q8_0 ориентированы на более высокое качество; Q4_K_S и Q4_K_M отмечены как быстрые и рекомендуемые. Ограничения модели включают отсутствие опубликованных в README метрик качества, неопределённые характеристики контекста и возможное снижение качества у низкобитных квантизаций. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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

static quants of https://huggingface.co/prithivMLmods/VisionGuardrail-4B

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

weighted/imatrix quants seem not to be available (by me) at this time. If they do not show up a week or so after the static ones, I have probably not planned for them. Feel free to request them by opening a Community Discussion.

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
GGUFmmproj-Q8_00.5multi-modal supplement
GGUFmmproj-f160.8multi-modal supplement
GGUFQ2_K2.0
GGUFQ3_K_S2.2
GGUFQ3_K_M2.4lower quality
GGUFQ3_K_L2.5
GGUFIQ4_XS2.6
GGUFQ4_K_S2.7fast, recommended
GGUFQ4_K_M2.8fast, recommended
GGUFQ5_K_S3.1
GGUFQ5_K_M3.2
GGUFQ6_K3.6very good quality
GGUFQ8_04.6fast, best quality
GGUFf168.516 bpw, overkill

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.

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
d6a5a84

0 моделей