/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2_5_vl · dense
Базовая модель
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
28 апр 2025

Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF

Изображение и текст → текст8 профессий

Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF — мультимодальная instruction-модель семейства Qwen2.5-VL, разработанная Qwen и представленная в формате GGUF компанией Second State Inc.

1 625скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 мая 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 текста с генерацией текстовых ответов, поэтому подходит для визуальных вопросов и ответов, анализа изображений и других сценариев image-text-to-text.

Модель основана на Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct и имеет около 7 миллиардов параметров. В комплекте предусмотрен отдельный визуальный модуль Qwen2.5-VL-7B-Instruct-vision.gguf; заявленный размер контекста составляет 32 000 токенов. Для запуска рекомендуется LlamaEdge с prompt template qwen2-vision. В README указан английский язык, поэтому поддержка других языков по этим данным не подтверждена.

Доступно несколько вариантов квантования от 2 до 8 бит, а также версия f16, что позволяет выбирать между размером файлов, требованиями к памяти и качеством. Рекомендуемыми названы варианты Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S; более агрессивное квантование может приводить к заметной или существенной потере качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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

Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF

Original Model

Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct

Run with LlamaEdge

  • LlamaEdge version: v0.18.4

  • 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: 32000

  • Run as LlamaEdge service

    wasmedge --dir .:. \
      --nn-preload default:GGML:AUTO:Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q5_K_M.gguf \
      llama-api-server.wasm \
      --model-name Qwen2.5-VL-7B-Instruct \
      --prompt-template qwen2-vision \
      --llava-mmproj Qwen2.5-VL-7B-Instruct-vision.gguf \
      --ctx-size 32000
    

Quantized GGUF Models

NameQuant methodBitsSizeUse case
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q2_K.ggufQ2_K23.02 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q3_K_L.ggufQ3_K_L34.09 GBsmall, substantial quality loss
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q3_K_M.ggufQ3_K_M33.81 GBvery small, high quality loss
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q3_K_S.ggufQ3_K_S33.49 GBvery small, high quality loss
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q4_0.ggufQ4_044.43 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q4_K_M.ggufQ4_K_M44.68 GBmedium, balanced quality - recommended
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q4_K_S.ggufQ4_K_S44.46 GBsmall, greater quality loss
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q5_0.ggufQ5_055.32 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q5_K_M.ggufQ5_K_M55.44 GBlarge, very low quality loss - recommended
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q5_K_S.ggufQ5_K_S55.32 GBlarge, low quality loss - recommended
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q6_K.ggufQ6_K66.25 GBvery large, extremely low quality loss
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q8_0.ggufQ8_088.10 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-f16.gguff161615.2 GB
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-vision.gguff16161.35 GB

Quantized with llama.cpp b5196

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).

Класс архитектуры
Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
Ревизия весов
3eb87e7

0 моделей