/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.5-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
8 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

Qwen3.5-9B-meSFT

zhengbang0707
Изображение и текст → текст5 профессий

Дообученная мультимодальная Qwen3.5-9B для диалога и генерации текстовых ответов по изображениям.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

zhengbang0707/Qwen3.5-9B-meSFT — дообученная модель на базе Qwen/Qwen3.5-9B, обученная на наборе данных vlguard_Qwen3.5-9B_meSFT. Это мультимодальная плотная модель семейства Qwen3.5 с архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration; метаданные указывают поддержку чата и зрения, а основная задача на Hugging Face — image-text-to-text. В карточке приведён результат оценки: loss 1.1224.

Модель предназначена для диалоговых сценариев с изображениями, где требуется сформировать текстовый ответ по визуальному вводу. README не раскрывает конкретные целевые сценарии или ограничения; назначение дообучения можно связать с названием обучающего набора, но его содержание не описано. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по содержимому изображений
  • диалог с передачей изображений
  • описание визуальных сцен текстом

Ограничения

README не описывает конкретные ограничения или целевые сценарии; приведён только результат оценки loss 1.1224. Лицензия обозначена как other, без конкретизации условий.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.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 180моделейIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.5-9B-full-meSFT

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3.5-9B on the vlguard_Qwen3.5-9B_meSFT dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.1224

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 2
  • gradient_accumulation_steps: 128
  • total_train_batch_size: 256
  • total_eval_batch_size: 2
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 0.03
  • num_epochs: 3.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.84753.0241.1224

Framework versions

  • Transformers 5.6.0
  • Pytorch 2.5.1+cu121
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
d7903ad

0 моделей

    Создать бенчмарк