Uploaded finetuned model
- Developed by: ranjith0909
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Qwen/Qwen3.5-9B
This qwen3_5 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 19,3 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Базовая модель
- Qwen3.5-9B
- Опубликована
- 7 июл 2026
Ссылки
qwen3_5-9b-oppora-email-merged
Изображение и текст → текст6 профессий
Дообученная на базе Qwen3.5-9B мультимодальная модель для диалога и формирования текстовых ответов по тексту и изображениям.
15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 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
Мультимодальная модель ranjith0909, дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-9B с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель поддерживает диалог, интерфейс вызова инструментов и работу с изображениями.
Модель предназначена для задач image-text-to-text: принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы. Базовая Qwen3.5-9B рассчитана на диалог, анализ изображений, рассуждения, программирование и агентные задачи, однако README не описывает специфическую обучающую цель этого дообучения и не приводит оценок качества.
Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Для конкретного набора задач и языкового покрытия этого чекпойнта сведений в карточке нет.
Сценарии применения
- ответы на вопросы о содержимом изображений
- диалог с текстовыми и визуальными запросами
- анализ изображений с текстовым пояснением
Ограничения
Карточка не уточняет цель дообучения и не приводит результатов оценки качества. Языковое покрытие, кроме указанного в метаданных английского, не подтверждено.
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 385моделейI.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 341модельI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели
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
- ce3a13a