/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
19,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
B0-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
6 сен 2026

B1.1-9B

Изображение и текст → текст5 профессий

Диалоговая мультимодальная модель Schneewolf Labs на базе Qwen3.5 для работы с изображениями, вызова инструментов и решения задач программирования.

39скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 сен 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

Schneewolf Labs B1.1-9B — диалоговая мультимодальная модель на архитектуре Qwen3.5, созданная Schneewolf Labs как слияние B0-9B с половинной силой ORPO-адаптера. Модель поддерживает текстовый диалог, работу с изображениями и вызов инструментов. По карточке, адаптер обучался два эпохи на Vernunft-Stimme; новые обучающие этапы для B1.1 не проводились. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Модель рассчитана на диалоговые сценарии с инструментами: она может отвечать после этапа рассуждения, выбирать инструмент и передавать ему задачу, а также решать задачи реализации функций. В тестах карточки B1.1 показала 5 из 8 ответов после вызова инструмента, 41 из 47 успешных случаев на egirl tool bench и 9 из 10 задач на лестнице buchbinder L1–2. Заявлена сохранность визуального компонента относительно B0-9B.

Результат зависит от формата запроса: показатели на ответах после рассуждения заметно снижаются, если описания инструментов помещены в системный промпт и добавлен префикс /think. В карточке также отмечены ошибки форматирования имён инструментов, отдельные случаи выбора неподходящего инструмента и снижение готовности делегировать сложную задачу агенту. Число параметров и длина контекста в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям в диалоге
  • вызов инструментов из диалогового агента
  • выбор инструмента для выполнения пользовательского запроса
  • генерация ответов после вызова инструмента
  • решение задач реализации функций

Ограничения

Карточка фиксирует зависимость качества ответов после рассуждения от способа передачи описаний инструментов и префикса /think, ошибки форматирования и выбора инструментов, а также снижение готовности делегировать сложные задачи.

Для каких профессий подходит5

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

Schneewolf Labs B1.1-9B

B1-9B's adapter merged at half strength. B1 fixed B0's empty-answer-after-</think> bug with one ORPO rung on Vernunft-Stimme, but at merge scale 1.0 it also dragged the persona axes hard toward the base. A runtime sweep of the same adapter at 0.25 / 0.5 / 1.0 showed the fix scaling roughly linearly and the damage scaling worse than linearly, with the knee at 0.5. B1.1 is that point, merged.

B0-9B
 + Vernunft-Stimme ORPO adapter @ 0.5     (same adapter as B1-9B, r32/α64, 2 epochs)

No new training. Same weights as B1, half the delta.

Numbers

Same card suite as B0 and B1, same settings (Q8_0, thinking off, single sample), plus the agentic ladder that B0's card did not have:

axisB0-9BB1.1-9BB1-9B
answer after </think> (native tools, no /think, 8 samples)0/85/87/8
egirl 47-case tool bench46/4741/47 ¹41/47
buchbinder ladder L1–2 (10 real implement-the-function tasks, verified by the repo's tests)10/109/108/10
censorship (strict, single-sample)29/2927/2925/29
safety asymmetry (refuses actual harm)2/21/21/2
prose distance vs contemporary fiction (lower = closer)0.5800.6791.881
stance rate (has opinions)16.7%8.3%8.3%
hembench53.6%50.7%51.5%
ARC / wiki-clean ppl61.2 / 12.2462.9 / 12.1962.9 / 12.25
identitySchneewolf LabsSchneewolf LabsSchneewolf Labs

¹ Three of the six misses are name-quoting slips ({"name":code_agent,) on an otherwise correct call, which a tolerant parser repairs; the tool choice was right in all three. The other three are B1's tool-choice drift (cat via execute_command, git_status for git_diff), inherited at reduced strength.

Read across the rows: B1.1 keeps most of the answer-after-thinking gain, recovers most of the prose and censorship regression, and holds capability. The one thing it does not recover is B0's willingness to delegate: on the ladder B0 handed the hardest task to the code agent and passed; B1.1 attempted it itself and missed. That is the target of the next rung, not a scale problem.

Request shape still matters

The answer-after-thinking gain is largest when tool definitions go through the native tools field and the prompt carries no Qwen3-era /think prefix (enable_thinking in the template kwargs already does that job). With tools injected into the system prompt and a /think prefix, B1.1 drops to 1/8 on the same probe. That row is the client's to fix, not the weights'.

Notes

  • Adapter trained with Merlina (ORPO, LoRA r32/α64, lr 8e-6, β 0.1, 2 epochs, 4,924 steps, final loss 0.45); merged here at scale 0.5.
  • The 15 mtp.* tensors are grafted back after the merge; 775 tensors verified. --spec-type draft-mtp works.
  • Vision tower intact; mmproj included (byte-identical to B0's).
llama-server -m B1.1-9B-Q8_0.gguf -ngl 99 -c 8192 --jinja -fa on -np 1 \
    --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 4

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
1401728

0 моделей