Uploaded finetuned 16-bit (FP16) model
- Developed by: otisberg
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen3.8-27b-unsloth-bnb-4bit
This qwen3_5 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 55,6 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Базовая модель
- qwen3.8-27b-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 28 сен 2026
Ссылки
qwen3.8-27B-jcodeCPT
Изображение и текст → текст
Дообученная модель Qwen3.5 для диалоговых задач с изображениями и текстом, поддерживающая вызов инструментов.
101скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 сен 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
otisberg/qwen3.8-27B-jcodeCPT — дообученная модель семейства Qwen3.5, созданная otisberg на основе unsloth/qwen3.8-27b-unsloth-bnb-4bit. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель поддерживает диалоговое взаимодействие с текстом и изображениями, а также интерфейс вызова инструментов.
В метаданных указана задача image-text-to-text и архитектура Qwen3_5ForConditionalGeneration. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README сообщает о версии FP16; сведений о размере параметров, длине контекста и специализированных сценариях дообучения нет.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображению
- описание содержимого изображения в диалоге
- диалог с передачей изображений модели
- вызов инструментов в диалоговом интерфейсе
Ограничения
README не описывает специализацию дообучения и результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных предметных областей не подтверждена.
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
- ef59bb7