Uploaded finetuned model
- Developed by: pzol
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen3-VL-8B-Instruct-bnb-4bit
This qwen3_vl model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 17,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_vl · dense
- Базовая модель
- Qwen3-VL-8B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 5 июл 2026
Ссылки
qwen3vl-5772-v11
Изображение и текст → текст6 профессий
Дообученная на базе Qwen3-VL-8B-Instruct мультимодальная модель для диалогового анализа изображений и ответов текстом.
11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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
pzol/qwen3vl-5772-v11 — дообученная pzol мультимодальная модель семейства Qwen3-VL на базе unsloth/Qwen3-VL-8B-Instruct-bnb-4bit. Она предназначена для диалоговых задач, в которых нужно анализировать изображения и отвечать текстом; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения, качество на конкретных задачах или ограничения; поддержка английского указана в метаданных.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображению
- описание содержимого фотографии
- диалог с изображением
- анализ визуальных материалов с вызовом инструментов
Ограничения
Карточка не приводит оценки качества, узкую специализацию или подробные ограничения; заявленные сценарии сверх базового мультимодального диалога не охарактеризованы.
Для каких профессий подходит6
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 938моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиIV.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
- Qwen3VLForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 8d8d2df