DavidAU/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-THINKING-HERETIC-UNCENSORED
Modelo de visão e linguagem · 9 B de parâmetros — 60.0 mil downloads e 159 curtidas no Hugging Face.
Hugging Face · Modelos
·DavidAU
·
·↓ 60007
·♥ 159
O modelo DavidAU/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-THINKING-HERETIC-UNCENSORED aparece entre os mais comentados do Hugging Face — um termômetro do que a comunidade está realmente usando agora na tarefa de visão e linguagem.
Ficha técnica
- Tarefa: visão e linguagem
- Parâmetros: 9 B
- Biblioteca:
transformers - Formatos: safetensors
- Licença: Apache 2.0
- Downloads: 60.0 mil · Curtidas: 159
Hardware recomendado
Estimativa de VRAM só para carregar os pesos (com ~20% de folga para ativações). Contextos longos consomem memória adicional para o cache de atenção (KV cache).
- Precisão original (16-bit): ~22 GB de VRAM — 1 GPU high-end (24 GB, ex. RTX 3090/4090)
- Quantizado 8-bit: ~11 GB de VRAM — 1 GPU de consumo (12 GB, ex. RTX 3060/4070)
- Quantizado 4-bit: ~5.4 GB de VRAM — 1 GPU de consumo (≥ 8 GB, ex. RTX 3060)
Como rodar localmente
Modelo de visão e linguagem — envie imagem + texto:
pip install -U transformers accelerate torch
from transformers import pipeline
vlm = pipeline("image-text-to-text", model="DavidAU/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-THINKING-HERETIC-UNCENSORED", device=0)
msgs = [{"role": "user", "content": [
{"type": "image", "url": "https://exemplo.com/foto.jpg"},
{"type": "text", "text": "Descreva a imagem."},
]}]
print(vlm(text=msgs, max_new_tokens=200))Tags
transformers safetensors qwen3_5 image-text-to-text fine tune creative creative writing fiction writing
// relacionados
Leia também
Editorial
Muse Glimmer: a Meta volta ao código aberto com um agente de 30B que cabe numa GPU
Blog
NeuPAT: Ajuste de Alocação de Plasticidade Ciente de Neurônios para MLLMs que Preservam a Linguagem
Blog
Classificação Multimodal de Lesões de Pele com Swin Transformer e Fusão de Metadados Clínicos
Blog