Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Размер весов: 1,5 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen3_5 · dense
Базовая модель: Qwen3.5-0.8B
Библиотека: transformers
Опубликована: 15 июл 2026

Ссылки

Qwen3.5-0.8B-enko

Изображение и текст → текст

Компактная мультимодальная версия Qwen3.5-0.8B с сокращённым англо-корейским словарём для диалогов и создания подписей к изображениям.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

neureps разработал Qwen3.5-0.8B-enko как версию Qwen/Qwen3.5-0.8B с сокращённым словарём для английского и корейского языков, эмодзи и символов. Это плотная модель с архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration, поддержкой изображений и диалогов; в README указано, что её рассматривают для создания подписей к изображениям и как резервный вариант для устройств с ограниченными ресурсами.

По данным карточки, словарь сокращён примерно с 248 тысяч до 148 тысяч токенов, а число параметров — с 0,873 до 0,771 млрд; при этом сохранены визуальный модуль и MTP-голова. Автор сообщает о совпадении логитов и результатов жадной генерации с исходной моделью в проведённых проверках. Модель хорошо показала себя в английских комментариях к изображениям, но автор не рекомендует её для прямой генерации корейских комментариев из-за недостаточной семантической точности. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

создание подписей к изображениям на английском языке
описание изображений в диалоговом приложении
запуск модели анализа изображений на устройстве с ограниченными ресурсами
генерация английских комментариев к изображениям

Ограничения

В README отмечено, что модель недостаточно надёжна для прямой генерации корейских комментариев к изображениям; автор предпочитает для этого генерацию на английском с последующим машинным переводом. Для GGUF-конверсии и инференса требуются указанные в карточке настройки, включая отключение MTP и thinking.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.5-0.8B-enko — EN/KO 무손실 어휘 프루닝 마스터

Qwen/Qwen3.5-0.8B의 어휘를 영어·한국어·이모지·기호로 축소한 무손실 프루닝 마스터 체크포인트입니다. Warmly(온기) 앱에서 이미지 캡셔너(비전) 및 저사양 기기 폴백 후보로 사용합니다.

프루닝 내용 (2026-07-13, 파일럿 — 전 항목 PASS)

vocab 248,320 → ~148k (2B와 동일 keepset — pruning_keepset.json)
파라미터 0.873B → 0.771B (−11.7%), 파일 1.75GB → 1.55GB
비전 타워(~91M)·MTP 헤드 유지
무손실 검증: 로짓 diff 0.00e+00, greedy 생성 동일, NLL 3.5987 → 3.5905, EN/KO/이모지/코드 토큰화 동일

역할과 실측 근거

캡셔너 3파전 승자 (2026-07-13): 0.8B 비전이 2B q4_0의 환각(두부)을 내지 않음 — 작은 캡셔너가 더 충실. SmolVLM-500M은 빈약해 기각.
한국어 댓글 직접 생성은 기각(8~9/20): 스타일이 아니라 한국어 의미 접지 부족이 원인. 영어 댓글은 ~16/20으로 강함 → "0.8B(영어) + NMT 번역" B안 트랙의 전제.

사용 시 주의

2B 마스터(neureps/Qwen3.5-2B-enko)와 동일: GGUF 변환 시 --no-mtp + chkhsh 등록(res = "qwen35", 해시는 2B 리포 카드 참조), 추론 시 enable_thinking: false 필수.

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: 8946a2f