Uploaded finetuned model
- Developed by: pelmeshkass
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen3.6-27B
This qwen3_5 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 1 048 576 токенов
- Размер весов
- 55,6 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Базовая модель
- Qwen3.6-27B
- Опубликована
- 1 июл 2026
Ссылки
elit-final
Изображение и текст → текст6 профессий
Дообученная на базе Qwen3.6-27B мультимодальная модель для диалога по тексту и изображениям.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 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.
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
pelmeshkass/elit-final — дообученная модель семейства Qwen3.5, созданная pelmeshkass на базе unsloth/Qwen3.6-27B с использованием Unsloth и Hugging Face TRL. Она предназначена для диалоговых задач с текстом и изображениями, включая анализ визуального содержимого; репозиторий также заявляет интерфейс для вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration и поддерживает контекст до 1 048 576 токенов.
Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения, обучающие данные или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять отдельно.
Сценарии применения
- диалог с пользователем по тексту и изображениям
- ответы на вопросы о содержимом изображения
- описание изображений в чате
- использование инструментов в диалоговом сценарии
Ограничения
Карточка не приводит результаты оценки качества, данные обучения или конкретную специализацию дообучения. Поддержка других языков помимо английского не подтверждена.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- Qwen3_5ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 18f425c