/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Qwen2-VL-72B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
15 дек 2024

Ссылки

Hugging Face

Qwen2-VL-72B-Instruct-GGUF

second-state
Изображение и текст → текст9 профессий

Qwen2-VL-72B-Instruct-GGUF — мультимодальная instruction-tuned модель семейства Qwen2-VL, разработанная Qwen и квантованная компанией Second State Inc.

480скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 янв 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

Модель предназначена для обработки изображений и текстовых запросов, включая задачи визуального анализа, распознавания содержимого изображений и генерации ответов по ним. В карточке указана поддержка английского языка и формат image-text-to-text.

Модель основана на Qwen2-VL-72B-Instruct с размером 72 млрд параметров и поставляется в формате GGUF с вариантами квантования от 2 до 8 бит. Доступны отдельные файлы визуального энкодера; для запуска с LlamaEdge используется шаблон qwen2-vision и заявлен контекст до 128 000 токенов. Вариант Q4_K_M описан как сбалансированный по качеству и размеру, а Q5_K_M — как вариант с очень малой потерей качества.

Основные преимущества — мультимодальность, большой контекст и возможность выбора уровня квантования в зависимости от доступных ресурсов. Ограничения связаны с существенными требованиями к дисковому пространству и вычислительным ресурсам: размеры файлов варьируются примерно от 29,8 до 47,4 ГБ для указанных вариантов, а низкобитные версии могут заметно терять качество. Модель распространяется по лицензии tongyi-qianwen; в карточке указан тип лицензии other и ссылка на лицензию исходной модели.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen2-VL-72B-Instruct-GGUF

Original Model

Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct

Run with LlamaEdge

  • LlamaEdge version: v0.16.0

  • Prompt template

    • Prompt type: qwen2-vision

    • Prompt string

      <|im_start|>system
{system_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>user
<|vision_start|>{image_placeholder}<|vision_end|>{user_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

  • Context size: 128000

  • Run as LlamaEdge service

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Qwen2-VL-72B-Instruct-Q5_K_M.gguf \
  llama-api-server.wasm \
  --model-name Qwen2-VL-72B-Instruct \
  --prompt-template qwen2-vision \
  --llava-mmproj Qwen2-VL-72B-Instruct-vision-encoder.gguf \
  --ctx-size 128000

Quantized GGUF Models

NameQuant methodBitsSizeUse case
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q2_K.ggufQ2_K229.8 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q3_K_L.ggufQ3_K_L339.5 GBsmall, substantial quality loss
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q3_K_M.ggufQ3_K_M337.7 GBvery small, high quality loss
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q3_K_S.ggufQ3_K_S334.5 GBvery small, high quality loss
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q4_0.ggufQ4_0441.2 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q4_K_M.ggufQ4_K_M447.4 GBmedium, balanced quality - recommended
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q4_K_S.ggufQ4_K_S443.9 GBsmall, greater quality loss
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q5_0-00001-of-00002.ggufQ5_0529.9 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q5_0-00002-of-00002.ggufQ5_0520.2 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q5_K_M-00001-of-00002.ggufQ5_K_M529.9 GBlarge, very low quality loss - recommended
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q5_K_M-00002-of-00002.ggufQ5_K_M524.5 GBlarge, very low quality loss - recommended
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q5_K_S-00001-of-00002.ggufQ5_K_S529.8 GBlarge, low quality loss - recommended
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q5_K_S-00002-of-00002.ggufQ5_K_S521.5 GBlarge, low quality loss - recommended
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q6_K-00001-of-00003.ggufQ6_K629.9 GBvery large, extremely low quality loss
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q6_K-00002-of-00003.ggufQ6_K629.9 GBvery large, extremely low quality loss
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q6_K-00003-of-00003.ggufQ6_K64.55 GBvery large, extremely low quality loss
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q8_0-00001-of-00003.ggufQ8_0829.9 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q8_0-00002-of-00003.ggufQ8_0829.8 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
Qwen2-VL-72B-Instruct-Q8_0-00003-of-00003.ggufQ8_0817.6 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
Qwen2-VL-72B-Instruct-f16-00001-of-00005.gguff161629.9 GB
Qwen2-VL-72B-Instruct-f16-00002-of-00005.gguff161629.7 GB
Qwen2-VL-72B-Instruct-f16-00003-of-00005.gguff161629.7 GB
Qwen2-VL-72B-Instruct-f16-00004-of-00005.gguff161629.5 GB
Qwen2-VL-72B-Instruct-f16-00005-of-00005.gguff161626.6 GB
Qwen2-VL-72B-Instruct-vision-encoder.gguff16162.8 GB

Quantized with llama.cpp b4329

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
9b00931

0 моделей

    Создать бенчмарк