/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
471 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
designer-instruct · MoE
Базовая модель
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
25 сен 2025

zen-designer-235b-a22b-instruct

Вопросы по изображениюИзображение, текст → текст3 профессии

Дообученная мультимодальная модель Hanzo для анализа изображений интерфейсов, проектирования UI/UX-макетов и генерации связанных с дизайном текстовых материалов и кода.

125скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

zenlm/zen-designer-235b-a22b-instruct — специализированная мультимодальная модель Hanzo для задач дизайна интерфейсов и визуального анализа. Это дообученная на основе Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct модель с разреженной архитектурой MoE: 235 млрд параметров всего и 22 млрд активных. Она принимает изображения и текст и формирует текстовые ответы; поддерживает диалоговый интерфейс и интерфейс вызова инструментов.

Модель предназначена для проектирования макетов панелей управления, мобильных и веб-интерфейсов, работы с компонентами и дизайн-системами, а также для критики и улучшения интерфейсов по изображению. Она может выдавать CSS, компоненты React и токены дизайна. В метаданных указаны английский и китайский языки. Контекстная длина в предоставленных данных не приводится.

Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Она унаследовала мультимодальную основу Qwen3-VL; результаты в задачах проектирования могут зависеть от качества входного изображения и конкретного сценария. В карточке также указано применение abliteration, но его влияние и связанные ограничения не описаны.

Сценарии применения

  • создание макетов веб- и мобильных интерфейсов
  • проектирование панелей управления по запросу
  • анализ и критика интерфейса по изображению
  • предложения по улучшению визуального дизайна
  • генерация CSS и компонентов React
  • создание компонентов и токенов дизайн-системы

Ограничения

Размер модели составляет 235 млрд параметров, из которых активны 22 млрд, поэтому практическое развертывание может требовать значительных ресурсов. В предоставленных материалах нет результатов независимой оценки качества и подробностей о влиянии указанного abliteration.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

zen-designer-235b-a22b-instruct

Design-specialized vision-language model for UI/UX, visual creation, and multimodal design tasks. Instruction-tuned variant.

Fine-tuned from Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct (apache-2.0, Alibaba Qwen) with Hanzo identity + agentic-data training + abliteration. Not trained from scratch.

Specs

PropertyValue
Parameters235B total, 22B active (sparse MoE)
ArchitectureQwen3-VL MoE (Qwen3VLMoeForConditionalGeneration)
ModalityVision-language (image understanding + text)
Context131K tokens

Design Capabilities

  • UI/UX: dashboard, mobile, and web layouts; component and design systems
  • Visual analysis: critique and improve existing interfaces from an image
  • Technical export: CSS, React components, design tokens

Quick Start

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("zenlm/zen-designer-235b-a22b-instruct")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("zenlm/zen-designer-235b-a22b-instruct")

messages = [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Design a modern analytics dashboard."}]}]
inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_tensors="pt")
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

License

apache-2.0. Upstream: Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct by Alibaba Qwen (apache-2.0).


Built by Hanzo AI × Zoo Labs Foundation

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Архитектура designer-instruct неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
Qwen3VLForConditionalGeneration
Ревизия весов
e347d88

0 моделей