Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Размер весов: 55,6 ГБ
Архитектура: qwen3_5 · dense
Базовая модель: Qwen3.6-27B-Tachibana-Agent
Библиотека: transformers
Опубликована: 2 авг 2026

Ссылки

Qwen3.6-27B-Esper4Tachibana

Изображение и текст → текст

Мультимодальная модель Qwen, объединённая методом DARE TIES для диалога, анализа изображений и агентных задач с инструментами.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 авг 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Qwen3.6-27B-Esper4Tachibana — мультимодальная модель на основе Qwen, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели использована Qwen/Qwen3.6-27B; в объединение вошли sequelbox/Qwen3.6-27B-Tachibana-Agent и ValiantLabs/Qwen3.6-27B-Esper4. Модель доступна в формате Safetensors и предназначена для диалоговых сценариев, работы с изображениями и агентных задач с использованием инструментов.

Карточка и метаданные относят её к задаче image-text-to-text и указывают поддержку зрения, чата и интерфейса вызова инструментов. Объём контекста, поддерживаемые языки и условия лицензии в предоставленных источниках не описаны. Поскольку модель получена слиянием, её поведение и качество могут отличаться от каждой из исходных моделей; README не приводит оценок качества или подробных ограничений.

Сценарии применения

ответы на вопросы по изображениям
диалог с мультимодальным ассистентом
выполнение агентных задач с вызовом инструментов

Ограничения

В предоставленных источниках не приведены оценки качества, длина контекста и сведения о поддерживаемых языках. Лицензия также не указана в доступных данных.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Esper4Tachibana27b

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using Qwen/Qwen3.6-27B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

merge_method: dare_ties
dtype: bfloat16
parameters:
  normalize: true
models:
  - model: ValiantLabs/Qwen3.6-27B-Esper4
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.8
  - model: sequelbox/Qwen3.6-27B-Tachibana-Agent
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.8
base_model: Qwen/Qwen3.6-27B

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: f0254b1