Tiny Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
This is a minimal model built for unit tests in the TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 128 000 токенов
- Параметры
- 3,5 млн
- Архитектура
- qwen2_5_vl · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 20 июл 2025
Ссылки
tiny-Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
Изображение и текст → текст3 профессии
Минимальная мультимодальная модель Qwen2.5-VL для тестирования image-text-to-text пайплайнов и интеграции TRL с Transformers.
309 тыс.скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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
Tiny Qwen25VLForConditionalGeneration — минимальная мультимодальная модель из семейства Qwen2.5-VL, опубликованная организацией trl-internal-testing на Hugging Face для модульных тестов библиотеки TRL. Она предназначена для сценариев image-text-to-text: принимает изображения и текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. Модель совместима с Transformers и использует архитектуру Qwen2_5_VLForConditionalGeneration; в метаданных указаны 3,5 млн параметров, контекст до 128 000 токенов и формат Safetensors/BF16.
Модель удобна для проверки мультимодальных пайплайнов, загрузки, генерации и интеграции TRL с Transformers, но не является полноразмерной моделью для прикладного использования. Из-за минимального размера её ответы и функциональные возможности существенно ограничены по сравнению с продуктивными моделями Qwen2.5-VL. Лицензия в доступных данных не установлена.
Сценарии применения
- модульное тестирование мультимодальных моделей в TRL
- проверка обработки изображений и текстовых запросов
- тестирование генерации ответов по изображениям
- проверка совместимости Transformers и vLLM
- разработка и отладка мультимодальных пайплайнов
Ограничения
Это минимальная тестовая модель с очень малым числом параметров, поэтому она не предназначена для качественного решения прикладных мультимодальных задач или промышленного использования. Языки и лицензия в доступных данных не установлены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 62f13fe