/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.5-0.8B
Библиотека
transformers
Опубликована
24 июн 2026

FullyOCR-2-dev

Изображение и текст → текст8 профессий

Дообученная мультимодальная модель Qwen3.5 для анализа изображений и генерации текстовых ответов.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 июн 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

sapkotapraful/FullyOCR-2-dev — дообученная с помощью TRL модель на базе unsloth/Qwen3.5-0.8B. По метаданным это плотная мультимодальная модель семейства Qwen3.5 с архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration, предназначенная для обработки изображений с формированием текстового ответа. В карточке Hugging Face указана задача image-text-to-text и возможность работы с изображениями.

Модель можно применять для извлечения текста и сведений из изображений, а также для вопросов и ответов по визуальным материалам. README содержит пример диалоговой генерации текста, но не описывает специализированные OCR-возможности, обучающие данные, качество распознавания, поддерживаемые языки или длину контекста. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Сценарии применения

  • извлечение текста из изображений
  • ответы на вопросы по содержимому изображения
  • описание визуальных материалов

Ограничения

README не приводит оценок качества OCR, описания обучающих данных или поддерживаемых языков. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Для каких профессий подходит8

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

Model Card for outputs_qwen35_vision

This model is a fine-tuned version of unsloth/Qwen3.5-0.8B. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="None", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 0.22.2
  • Transformers: 5.2.0
  • Pytorch: 2.8.0
  • Datasets: 4.3.0
  • Tokenizers: 0.22.2

Citations

Cite TRL as:

@misc{vonwerra2022trl,
	title        = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
	author       = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallou{\'e}dec},
	year         = 2020,
	journal      = {GitHub repository},
	publisher    = {GitHub},
	howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
22e331b

0 моделей