Uploaded finetuned model
- Developed by: wasifhdr
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : xlangai/Jedi-3B-1080p
This qwen2_5_vl model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Размер весов
- 7,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2_5_vl · dense
- Базовая модель
- Jedi-3B-1080p
- Опубликована
- 4 июл 2026
Ссылки
jedi3b-dashboardqa
Изображение и текст → текст4 профессии
Мультимодальная Qwen2.5-VL для ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций по скриншотам интерфейсов.
13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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
wasifhdr/jedi3b-dashboardqa — дообученная разработчиком wasifhdr мультимодальная модель на базе xlangai/Jedi-3B-1080p с архитектурой Qwen2.5-VL. Модель предназначена для ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций по изображениям; базовая модель специализируется на поиске и определении элементов управления на скриншотах интерфейсов.
Модель принимает текст вместе с изображением и генерирует текстовый ответ. В карточке указаны обучение с Unsloth и библиотекой Hugging Face TRL, формат весов safetensors и лицензия Apache-2.0. Язык карточки — английский.
Сценарии применения
- поиск элементов управления на скриншотах интерфейсов
- ответы на вопросы по изображению интерфейса
- определение нужной кнопки или поля по текстовой инструкции
Ограничения
Описание не приводит результатов оценки качества или подробностей обучающих данных, поэтому возможности модели за пределами анализа интерфейсов не подтверждены.
Для каких профессий подходит4
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 978моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
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
- Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- b8b1b0a