/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
deepseek-vl-1.3b-chat
Библиотека
zeromodels
Опубликована
2 авг 2026

deepseek_vl_1.3b_chat

Изображение и текст → текст

Конверсия компактной чат-модели DeepSeek-VL для ответов на текстовые запросы по изображениям.

30скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 сен 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

zeromodels/deepseek_vl_1.3b_chat — конверсия чат-модели DeepSeek-VL 1.3B, подготовленная проектом zeromodels. Это мультимодальная модель для диалога по изображениям и тексту: она принимает изображение вместе с текстовым запросом и формирует текстовый ответ. Архитектура включает визуальный энкодер SigLIP с разрешением 384, двухслойный GELU-адаптер и декодер Llama; число параметров — 1,3 млрд.

Модель предназначена для ответов на вопросы по изображениям и анализа визуальных материалов в чат-сценариях. Реализация выполнена на Keras 3 и рассчитана на запуск с TensorFlow, PyTorch или JAX. В README указано, что это конверсия весов deepseek-ai/deepseek-vl-1.3b-chat; лицензия обозначена как DeepSeek, категория Hugging Face — other. Подробные условия использования следует сверять с файлом LICENSE и лицензией исходной модели.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о содержимом изображения
  • описание изображений в диалоговом интерфейсе
  • анализ визуальных материалов по текстовым инструкциям

Ограничения

Поддерживаемые языки и ограничения качества в предоставленных данных не описаны. Для использования проверьте условия лицензии DeepSeek в файле LICENSE исходного репозитория.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

See our collection for all versions of DeepSeek-VL.

Run DeepSeek-VL with Keras 3: JAX, PyTorch, or TensorFlow

GitHub Docs Collection

zeromodels/deepseek_vl_1.3b_chat

Paper: DeepSeek-VL: Towards Real-World Vision-Language Understanding (arXiv:2403.05525) · HF Papers

DeepSeek-VL 1.3B uses a SigLIP @384 tower + 2-linear GELU aligner + Llama decoder for image + text → text. Import from zeromodels.models.deepseek_vl.

For more details on the model, please go to the upstream model card.

Pure-Keras 3 conversion of deepseek-ai/deepseek-vl-1.3b-chat for zeromodels. One implementation runs unmodified on TensorFlow / Torch / JAX.

This is a vision-language (chat) checkpoint (DeepseekVLConditionalGenerate, 1.3B chat (SigLIP)).

✨ Quick start

import os
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "torch"  # or "jax" / "tensorflow"

from PIL import Image
from zeromodels.models.deepseek_vl import (
    DeepseekVLConditionalGenerate,
    DeepseekVLProcessor,
)

model = DeepseekVLConditionalGenerate.from_weights("zeromodels/deepseek_vl_1.3b_chat")
processor = DeepseekVLProcessor.from_weights("zeromodels/deepseek_vl_1.3b_chat")

image = Image.open("your_image.jpg")
inputs = processor(
    conversation=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image", "image": image},
                {"type": "text", "text": "Describe this image in one sentence."},
            ],
        }
    ]
)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
print(processor.decode(outputs[0]))

Load any DeepSeek-VL variant the same way with from_weights("zeromodels/<variant>"):

VariantHubNotes
deepseek_vl_1.3b_basezeromodels/deepseek_vl_1.3b_base1.3B base
deepseek_vl_1.3b_chatzeromodels/deepseek_vl_1.3b_chat1.3B chat
deepseek_vl_7b_basezeromodels/deepseek_vl_7b_base7B hybrid base
deepseek_vl_7b_chatzeromodels/deepseek_vl_7b_chat7B hybrid chat

Tips

  • Set KERAS_BACKEND before importing Keras / zeromodels.
  • Prefer Processor.from_weights(...) so vision + tokenizer match.
  • 7B hybrid is a different package than 1.3B; do not mix imports.
  • See docs and Loading Weights.
  • Community / upstream safetensors still work via the hf: prefix, e.g. DeepseekVLConditionalGenerate.from_weights("hf:deepseek-ai/deepseek-vl-1.3b-chat").

Special Thanks

A huge thank you to the DeepSeek-VL authors for creating and releasing these models.

License: DeepSeek (other / deepseek). See LICENSE.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · zeromodels

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Ревизия весов
3799c39

0 моделей