/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
zen-vl-30b-instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
27 фев 2026

zen-vl-30b-instruct-i1-GGUF

Изображение и текст → текст7 профессий

Zen-VL-30B-Instruct — мультимодальная vision-language модель на базе zenlm/zen-vl-30b-instruct, подготовленная в формате GGUF пользователем mradermacher.

929скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 июл 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 задач image-text-to-text: анализа изображений и генерации текстовых ответов по визуальному и текстовому вводу. В README указано, что она поддерживает английский язык и относится к семейству ZenLM. Размер базовой модели — 30B параметров, однако точная архитектура и размер контекстного окна не указаны.

Репозиторий содержит imatrix-квантизацию и набор вариантов GGUF с разными уровнями сжатия — от IQ1_S до Q6_K, размером примерно от 6,5 до 25,2 ГБ. Это позволяет выбирать баланс между требованиями к памяти, скоростью и качеством; для общего применения рекомендован вариант i1-Q4_K_M, а i1-Q4_K_S описан как оптимальный по соотношению размера, скорости и качества. Для работы с изображениями могут потребоваться отдельные файлы mmproj из статического репозитория. Агрессивно квантованные варианты имеют более низкое качество, а сведения о специализированных ограничениях и контекстном окне отсутствуют. Лицензия модели — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит7

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/zenlm/zen-vl-30b-instruct

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

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/zen-vl-30b-instruct-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
GGUFimatrix0.2imatrix file (for creating your own quants)
GGUFi1-IQ1_S6.5for the desperate
GGUFi1-IQ1_M7.2mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS8.3
GGUFi1-IQ2_XS9.2
GGUFi1-IQ2_S9.4
GGUFi1-IQ2_M10.3
GGUFi1-Q2_K_S10.6very low quality
GGUFi1-Q2_K11.4IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS11.9lower quality
GGUFi1-IQ3_XS12.7
GGUFi1-Q3_K_S13.4IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S13.4beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M13.6
GGUFi1-Q3_K_M14.8IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L16.0IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS16.5
GGUFi1-Q4_017.5fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S17.6optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M18.7fast, recommended
GGUFi1-Q4_119.3
GGUFi1-Q5_K_S21.2
GGUFi1-Q5_K_M21.8
GGUFi1-Q6_K25.2practically 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
e041b8e

0 моделей