/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
55,7 ГБ
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
ThinkingCap-Qwen3.6-27B
Библиотека
transformers
Опубликована
27 июл 2026

Viking-Qwen3.6-27B

Изображение и текст → текст8 профессий

Мультимодальная модель Qwen3.6-27B для диалогов и задач с изображениями, полученная слиянием TIES нескольких дообученных моделей.

25скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены27 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Viking-Qwen3.6-27B — мультимодальная модель на архитектуре Qwen3.5/Qwen3.6 с 27 млрд параметров, опубликованная nbeerbower. Она создана методом TIES-слияния трёх дообученных моделей поверх Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated; языковые веса объединены, а башня зрения и часть дополнительных весов восстановлены из базовой модели. Модель предназначена для диалогов и обработки изображений с текстовыми запросами и ответами.

Визуальный энкодер унаследован без изменений от базовой модели, поэтому слияние затронуло только языковую часть. В родословной присутствует bf16-реконструкция из Q8_0 GGUF, что может переносить погрешность квантования. Автор отмечает, что веса не проверялись генерацией после загрузки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям
  • диалог с визуальными запросами
  • описание содержимого изображений
  • использование в чат-ассистенте с поддержкой зрения

Ограничения

После публикации веса не проверялись тестовой генерацией. Визуальная башня взята без изменений из базовой модели, а один из родителей основан на реконструкции из Q8_0 GGUF, поэтому возможна унаследованная погрешность.

Для каких профессий подходит8

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

Viking-Qwen3.6-27B

A TIES merge of three Qwen3.6-27B finetunes over an abliterated base.

Merge Details

Merge Method

TIES via mergekit, using huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated as the base. The abliterated base was chosen over stock Qwen/Qwen3.6-27B so that the abliteration is baked into the base rather than diluted through TIES sparsification of each model's delta.

Models Merged

All three at weight: 1, density: 1, normalized, int8_mask: true, bf16.

Configuration

models:
  - model: philipjohnbasile/Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-bf16
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
  - model: bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
  - model: nbeerbower/Qwen3.6-27B-TIES
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
merge_method: ties
base_model: huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated
parameters:
  weight: 1
  density: 1
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Provenance notes

Three things about this merge that are worth knowing before you use it:

The Fable-Fusion parent is a dequantization, not an original checkpoint. DavidAU only ever released Fable-Fusion-711 as GGUF, which mergekit can't read. The parent used here is philipjohnbasile's bf16 reconstruction from the Q8_0 GGUF. Q8_0 is near-lossless but not lossless, so whatever error that dequantization carries is inherited by this merge. That repo's author also reports that the released weights did not reproduce the source card's refusal-rate claims under their testing, and has stopped describing them as uncensored — take the "uncensored" half of the lineage with a grain of salt.

The vision tower was grafted back on after merging. mergekit merged the language model only — the output had 850 model.language_model.* tensors and no model.visual.* at all, while still declaring Qwen3_5ForConditionalGeneration in its config. The 333 vision tensors and the VLM config.json / preprocessor_config.json were copied back in from the abliterated base afterward. The vision encoder is therefore untouched base weights, not a merge of the parents' vision towers. Final index: 1199 tensors (850 language, 333 vision, 15 MTP, 1 lm_head), verified complete against the shards with no missing or orphaned keys.

The MTP head comes from the base, not from the merge. The merge produced 4 MTP tensors; the graft step replaced them with the base's 15. Those 4 merged tensors are still physically present in the language shards but are unreferenced by model.safetensors.index.json and will not be loaded.

Untested at the time of upload — no generation smoke test has been run against these weights.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
024f546

0 моделей