TG Telegram Group & Channel
Математика Дата саентиста | United States America (US)
Create: Update:

⚡️ QVQ-72B-Preview: VLM с ризонингом от Qwen.

QVQ-72B-Preview - экспериментальная VLM на основе Qwen2-VL-72B , разработанная Qwen, со способностями к аналитическому мышлению и новым уровнем когнитивных навыков.

Проведенная в Qwen оценка QVQ-72B-Preview на бенчмарках MMMU, MathVista, MathVision и OlympiadBench показала результат 70.3 на MMMU, 71.4 на MathVista, 35.9 в MathVision и 20.4 на наборе OlympiadBench, подчеркнув ее способность к комплексному пониманию и рассуждению в мультидисциплинарных задачах.

⚠️ Несмотря на высокие результаты, QVQ-72B-Preview - предварительная версия модели, которая имеет ограничения:

🟠возможность смешения языков и переключения между ними;
🟠склонность к зацикливанию в логических рассуждениях;
🟠постепенная потеря концентрации на визуальном контенте при многоступенчатом рассуждении, что может приводить к галлюцинациям.

Неофициальные квантованные версии QVQ-72B-Preview в формате GGUF с диапазоном разрядностей от 1-bit (23.7GB) до 8-bit (77.26GB) и MLX-версии от mlx community в разрядностях от 4-bit до 16-bit.

📌Лицензирование: Qwen License.


🟡Статья
🟡Модель
🟡Demo
🟡Набор GGUF
🟡Набор MLX
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #VLM #Qwen #Reasoning

Forwarded from Machinelearning
⚡️ QVQ-72B-Preview: VLM с ризонингом от Qwen.

QVQ-72B-Preview - экспериментальная VLM на основе Qwen2-VL-72B , разработанная Qwen, со способностями к аналитическому мышлению и новым уровнем когнитивных навыков.

Проведенная в Qwen оценка QVQ-72B-Preview на бенчмарках MMMU, MathVista, MathVision и OlympiadBench показала результат 70.3 на MMMU, 71.4 на MathVista, 35.9 в MathVision и 20.4 на наборе OlympiadBench, подчеркнув ее способность к комплексному пониманию и рассуждению в мультидисциплинарных задачах.

⚠️ Несмотря на высокие результаты, QVQ-72B-Preview - предварительная версия модели, которая имеет ограничения:

🟠возможность смешения языков и переключения между ними;
🟠склонность к зацикливанию в логических рассуждениях;
🟠постепенная потеря концентрации на визуальном контенте при многоступенчатом рассуждении, что может приводить к галлюцинациям.

Неофициальные квантованные версии QVQ-72B-Preview в формате GGUF с диапазоном разрядностей от 1-bit (23.7GB) до 8-bit (77.26GB) и MLX-версии от mlx community в разрядностях от 4-bit до 16-bit.

📌Лицензирование: Qwen License.


🟡Статья
🟡Модель
🟡Demo
🟡Набор GGUF
🟡Набор MLX
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #VLM #Qwen #Reasoning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM


>>Click here to continue<<

Математика Дата саентиста







Share with your best friend
VIEW MORE

United States America Popular Telegram Group (US)