Uploaded finetuned model
- Developed by: mx-llms
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : mx-llms/DropLychee-1.0
This qwen3_5 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 1,7 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Базовая модель
- DropLychee-1.0
- Опубликована
- 9 июл 2026
Ссылки
Drop-Lychee-1-0-ultra-flash
Изображение и текст → текст3 профессии
Дообученная mx-llms модель Qwen3.5 для диалога и ответов на вопросы по изображениям.
15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 июл 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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
Drop-Lychee-1-0-ultra-flash — дообученная mx-llms модель семейства Qwen3.5 для диалоговых задач с изображениями. Она принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; в метаданных также указана возможность работы через интерфейс вызова инструментов. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3_5ForConditionalGeneration и распространяется в формате safetensors. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face.
Модель подходит для диалога по изображениям и ответов на вопросы с визуальным контекстом. Она лицензирована по Apache-2.0. README не сообщает размер модели, длину контекста или конкретные результаты оценки качества.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по загруженным изображениям
- диалог с визуальным контекстом
- описание содержимого изображения в ответе на запрос
Ограничения
В README не приведены результаты оценки качества, размер модели и длина контекста. Поддержка английского указана в метаданных; сведения о других языках не приведены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3_5ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 5e658a6