Uploaded finetuned model
- Developed by: taskmaster141
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen3-VL-4B-Instruct-unsloth-bnb-4bit
This qwen3_vl model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 8,9 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_vl · dense
- Базовая модель
- Qwen3-VL-4B-Instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 3 июл 2026
Ссылки
SimplyParse-qwen3vl-merged
Изображение и текст → текст3 профессии
Дообученная мультимодальная модель Qwen3-VL для диалога по изображениям и тексту.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 июл 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
SimplyParse — дообученная taskmaster141 модель семейства Qwen3-VL, созданная на базе unsloth/Qwen3-VL-4B-Instruct-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная мультимодальная модель для диалога с изображениями и текстом; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов.
Модель предназначена для сценариев, где нужно задавать вопросы об изображениях и получать текстовые ответы в чате. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет специализацию дообучения или результаты оценки качества, поэтому применимость к конкретным типам изображений и задачам требует проверки.
Сценарии применения
- ответы на вопросы о содержимом изображений
- описание изображений в чате
- диалог с изображением в качестве контекста
Ограничения
README не описывает специализацию дообучения и не приводит оценки качества. Поддержка английского указана в метаданных; другие языки не подтверждены.
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 180моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель
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
- Qwen3VLForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- b2777c9