gme-Qwen2-VL-2B-Instruct-GGUF开源多模态模型 - 中英双语支持图文到文本任务

Gme Qwen2 VL 2B Instruct GGUF

由 sinequa 开发

这是一个支持英文和中文的多模态模型量化版本，适用于图像文本到文本的任务。

下载量 350

发布时间 : 2/10/2025

模型简介

该模型是Alibaba-NLP/gme-Qwen2-VL-2B-Instruct的量化版本，支持图像文本到文本的转换任务，适用于多模态应用场景。

多语言支持

支持英文和中文，适用于多语言环境下的图像文本处理任务。

高效量化

提供多种量化版本，从高质量到低内存占用，满足不同硬件需求。

多模态能力

结合视觉和语言处理能力，适用于复杂的图像文本转换任务。

图像文本生成

多语言文本处理

视觉语言理解

多模态应用

图像描述生成

根据输入的图像生成详细的文本描述。

生成准确且自然的图像描述文本。

多语言图像问答

根据图像内容回答相关问题，支持英文和中文。

提供准确且上下文相关的回答。

属性	详情
量化方	sinequa
任务类型	图像文本到文本
支持语言	英文、中文
基础模型	Alibaba-NLP/gme-Qwen2-VL-2B-Instruct
标签	多模态

文件名	量化类型	文件大小	拆分	描述
gme-Qwen2-VL-2B-Instruct-f16.gguf	f16	3.09GB	否	完整的F16权重。
gme-Qwen2-VL-2B-Instruct-Q8_0.gguf	Q8_0	1.65GB	否	极高质量，通常不需要，但为最大可用量化。
gme-Qwen2-VL-2B-Instruct-Q6_K.gguf	Q6_K	1.27GB	否	非常高的质量，近乎完美，推荐。
gme-Qwen2-VL-2B-Instruct-Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	1.13GB	否	高质量，推荐。
gme-Qwen2-VL-2B-Instruct-Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	1.10GB	否	高质量，推荐。
gme-Qwen2-VL-2B-Instruct-Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	0.99GB	否	质量良好，是大多数用例的默认大小，推荐。
gme-Qwen2-VL-2B-Instruct-Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	0.94GB	否	质量稍低，但节省更多空间，推荐。
gme-Qwen2-VL-2B-Instruct-Q4_0.gguf	Q4_0	0.94GB	否	旧格式，支持为ARM和AVX CPU推理进行在线重新打包。
gme-Qwen2-VL-2B-Instruct-Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	0.88GB	否	质量较低但可用，适合低内存情况。
gme-Qwen2-VL-2B-Instruct-Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	0.82GB	否	低质量。
gme-Qwen2-VL-2B-Instruct-Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	0.76GB	否	低质量，不推荐。
gme-Qwen2-VL-2B-Instruct-Q2_K.gguf	Q2_K	0.68GB	否	质量非常低，但出奇地可用。