Uploaded finetuned model
- Developed by: nuresens
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : aitf-komdigi/KomdigiITS-3B-PAD-CPT
This mistral3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral3 · dense
- Базовая модель
- KomdigiITS-3B-PAD-CPT
- Опубликована
- 28 июн 2026
Ссылки
ALL_PAD_MERGE_v4
Изображение и текст → текст5 профессий
Производная модели nuresens/ALL_PAD_MERGE_v2. Дообученная модель Mistral3 для диалоговых задач, в которых нужно отвечать на текстовые запросы о содержимом изображений.
21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 июн 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
Карточка модели nuresens/ALL_PAD_MERGE_v4 на Hugging Face совпадает с карточкой nuresens/ALL_PAD_MERGE_v2, поэтому описание составлено по ней.
nuresens/ALL_PAD_MERGE_v2 — дообученная мультимодальная модель семейства Mistral3 на базе aitf-komdigi/KomdigiITS-3B-PAD-CPT. Разработчик — nuresens; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Модель принимает изображения и текст и предназначена для диалоговых сценариев с визуальным содержимым, включая ответы на вопросы по изображениям. В карточке также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Количество параметров и длина контекста в предоставленных источниках не указаны.
Сценарии применения
- ответы на вопросы о содержимом изображений
- описание объектов и сцен на изображениях
- визуальный диалог с пользователем
- анализ изображения по текстовой инструкции
Ограничения
Карточка не сообщает результаты оценки качества или конкретные ограничения. Число параметров и длина контекста не приведены в предоставленных источниках.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель
Также подходит для
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
- Mistral3ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 56ff8eb