Uploaded model
- Developed by: shabieh2
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Muse-Glimmer-30B
This muse_glimmer model was trained 2x faster with Unsloth
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Размер весов
- 59,6 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- muse_glimmer · dense
- Базовая модель
- Muse-Glimmer-30B
- Опубликована
- 1 сен 2026
Ссылки
marketsector_fft_deviceauto_0831
Изображение и текст → текст3 профессии
Дообученная мультимодальная Muse Glimmer для диалоговых задач с изображениями и текстовыми ответами.
37скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 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.
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.
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
Мультимодальная модель shabieh2, дообученная на unsloth/Muse-Glimmer-30B с использованием Unsloth. Она предназначена для диалоговых задач с изображениями: принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы. Архитектура — плотная Muse Glimmer для условной генерации; репозиторий содержит веса в формате Safetensors.
Модель подходит для вопросов по изображениям и визуального анализа в чате. Базовая Muse-Glimmer-30B описана как модель для локальных агентных задач, работы с инструментами, программирования и анализа изображений, однако карточка этого дообучения не уточняет, какие из этих возможностей улучшались или проверялись. Лицензия — Apache 2.0.
Сценарии применения
- задавать вопросы о содержимом изображения
- получать текстовое описание изображения
- анализировать изображения в диалоговом интерфейсе
Ограничения
Карточка не сообщает результаты оценки и не уточняет специализацию дообучения; качество на конкретных наборах задач не установлено.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MuseGlimmerForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 12063c4