/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Размер весов
146 МБ
Архитектура
idefics3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
21 окт 2025

Ссылки

Hugging FacearXiv 1910.09700

tiny-random-Idefics3ForConditionalGeneration

optimum-intel-internal-testing
Изображение и текст → текст3 профессии

optimum-intel-internal-testing/tiny-random-Idefics3ForConditionalGeneration — небольшой тестовый checkpoint архитектуры Idefics3, опубликованный в пространстве optimum-intel-internal-testing на Hugging Face.

7 815скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 окт 2025

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.

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

Карточка модели не указывает конкретного разработчика, назначение обучения или данные, поэтому модель следует рассматривать прежде всего как артефакт для тестирования совместимости и инструментов, а не как готовую прикладную систему.

Модель относится к классу Image-Text-to-Text и предназначена для обработки изображений и текста с генерацией текстового ответа. Архитектура Idefics3 сочетает vision encoder на основе SigLIP с языковым decoder на основе Llama 3; класс Idefics3ForConditionalGeneration поддерживает условную генерацию. Размер опубликованного checkpoint — около 17,2 млн параметров, тип тензоров — F32. Языки, размер контекста, качество, результаты оценки и практические ограничения в карточке не указаны.

Сильная сторона модели — малый размер, удобный для тестов загрузки, конвертации и интеграции multimodal-моделей. Из-за обозначения tiny-random и отсутствия сведений о полноценном обучении её ответы не следует считать содержательно полезными или сопоставимыми с результатами промышленной VLM. Лицензия в карточке не указана, поэтому условия использования необходимо уточнять отдельно; официальных данных о разработчике и лицензировании недостаточно для более точного описания.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Idefics3ForConditionalGeneration
Ревизия весов
dbe4154

0 моделей

    Создать бенчмарк