Q

Qwen2.5 VL 3B Instruct GPTQ Int3

hflによって開発
Qwen2.5-VL-3B-InstructのGPTQ-Int3量子化バージョンで、マルチモーダル画像テキスト処理タスクに適しており、VRAM使用量が少なく、推論速度が速い。
ダウンロード数 60
リリース時間 : 3/20/2025

モデル概要

これはQwen2.5-VL-3B-Instructモデルに基づくGPTQ-Int3量子化バージョンで、画像とテキストのマルチモーダルインタラクションタスク、例えば視覚的質問応答やOCR認識に焦点を当てています。

モデル特徴

効率的な量子化
GPTQ-Int3量子化技術を採用し、モデルのディスク使用量とVRAM要件を大幅に削減
マルチモーダルサポート
画像とテキスト入力を同時に処理し、視覚言語インタラクションを実現
性能維持
量子化後もChartQAやOCRBenchなどのタスク性能を高いレベルで維持
計算効率
AWQ量子化バージョンと比較して、VRAM使用量が少なく、推論速度が速い

モデル能力

画像キャプション生成
視覚的質問応答
OCRテキスト認識
マルチモーダルインタラクション

使用事例

教育
チャート理解
学生が複雑なチャートのデータを理解するのを支援
ChartQAテストセットで76.68点を達成
ドキュメント処理
OCR強化
スキャンされたドキュメントの画像とテキスト内容を認識し理解
OCRBenchで742点を達成
コンテンツモデレーション
マルチモーダルコンテンツ分析
画像とテキストコンテンツを同時に分析してモデレーションを行う
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase