/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_vl · dense
Базовая модель
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1
Библиотека
transformers
Опубликована
15 дек 2025

Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1-GGUF

Изображение и текст → текст7 профессий

Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1-GGUF — мультимодальная vision-language модель от prithivMLmods, созданная на базе Qwen3-VL-2B-Thinking компании Alibaba.

1 215скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены15 дек 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Это GGUF-сборка для локального запуска, представленная в нескольких вариантах квантования и формате F16; размер файлов варьируется примерно от 516 МБ до 3,45 ГБ.

Модель предназначена для задач image-text-to-text: анализа изображений, подробного описания сцен, визуального рассуждения, ответов на инструкции и работы с изображениями различной сложности, разрешения, соотношения сторон и компоновки. Основной язык — английский; README также заявляет о поддержке других языков через соответствующие запросы. Указаны возможности пошагового визуального анализа, формирования кратких или развернутых ответов и применения в исследовательских, творческих, технических, red-teaming и агентных сценариях.

Ключевая особенность версии — abliteration, направленная на устранение отказов в ответах и традиционных фильтров безопасности. Это может повысить гибкость при работе с чувствительным или нестандартным содержанием, но одновременно снижает встроенные защитные ограничения и требует осторожного применения. Модель содержит около 2 млрд параметров, однако сведения о размере контекстного окна, точной архитектуре и объективных результатах тестирования в README не приведены. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1-GGUF

The Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1 from prithivMLmods is a 2B-parameter vision-language model variant of Alibaba's Qwen3-VL-2B-Thinking, modified through abliteration (v1.0) to eliminate safety refusals and content filters, enabling uncensored, step-by-step visual reasoning and detailed captioning across complex, sensitive, artistic, technical, or abstract imagery while retaining the base model's advanced multimodal perception, instruction-following, and "thinking" chain-of-thought capabilities. Optimized for variational output control—from brief summaries to intricate, multi-level analyses—it robustly handles diverse resolutions, aspect ratios, and layouts, primarily in English with prompt-based multilingual support, making it ideal for research, red-teaming, creative visual generation, and unrestricted agentic applications. This abliterated version delivers high-fidelity, factual descriptions without conventional guardrails, supporting efficient local inference for advanced visual reasoning tasks.

Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1 [GGUF]

File NameQuant TypeFile SizeFile Link
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.IQ4_XS.ggufIQ4_XS1.02 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.Q2_K.ggufQ2_K778 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.Q3_K_L.ggufQ3_K_L1 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.Q3_K_M.ggufQ3_K_M940 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.Q3_K_S.ggufQ3_K_S867 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.Q4_K_M.ggufQ4_K_M1.11 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.Q4_K_S.ggufQ4_K_S1.06 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.Q5_K_M.ggufQ5_K_M1.26 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.Q5_K_S.ggufQ5_K_S1.23 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.Q6_K.ggufQ6_K1.42 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.Q8_0.ggufQ8_01.83 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.f16.ggufF163.45 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-IQ1_M.ggufi1-IQ1_M544 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-IQ1_S.ggufi1-IQ1_S516 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-IQ2_M.ggufi1-IQ2_M695 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-IQ2_S.ggufi1-IQ2_S658 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-IQ2_XS.ggufi1-IQ2_XS632 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-IQ2_XXS.ggufi1-IQ2_XXS590 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-IQ3_M.ggufi1-IQ3_M896 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-IQ3_S.ggufi1-IQ3_S867 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-IQ3_XS.ggufi1-IQ3_XS834 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-IQ3_XXS.ggufi1-IQ3_XXS754 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-IQ4_NL.ggufi1-IQ4_NL1.05 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-IQ4_XS.ggufi1-IQ4_XS1.01 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-Q2_K.ggufi1-Q2_K778 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-Q2_K_S.ggufi1-Q2_K_S733 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-Q3_K_L.ggufi1-Q3_K_L1 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-Q3_K_M.ggufi1-Q3_K_M940 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-Q3_K_S.ggufi1-Q3_K_S867 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-Q4_0.ggufi1-Q4_01.06 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-Q4_1.ggufi1-Q4_11.14 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-Q4_K_M.ggufi1-Q4_K_M1.11 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-Q4_K_S.ggufi1-Q4_K_S1.06 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-Q5_K_M.ggufi1-Q5_K_M1.26 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-Q5_K_S.ggufi1-Q5_K_S1.23 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.i1-Q6_K.ggufi1-Q6_K1.42 GBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.imatrix.ggufimatrix2.09 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.mmproj-Q8_0.ggufmmproj-Q8_0445 MBDownload
Qwen3-VL-2B-Thinking-abliterated-v1.mmproj-f16.ggufmmproj-f16819 MBDownload

Quants Usage

(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)

Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant types (lower is better):

image.png

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
6e431b5

0 моделей