Qwen3.5-0.8B-Base: малая предобученная vl-основа

На карточке Qwen3.5-0.8B-Base написано pre-trained only и прямо перечислены fine-tuning, in-context learning и исследование вместо direct interaction. Поэтому его отдельный профиль полезен команде, которая хочет проверить собственную узкую визуальную задачу, а не пользователю, ожидающему готовый чат. Например, можно собрать разрешённые изображения двух типов дефектов, разделить данные на обучение и закрытую проверку, затем провести небольшой LoRA-опыт. Успех оценивают на невиданных снимках и ложных тревогах, а не по нескольким примерам из обучающего набора. Наличие управляющих токенов шаблона помогает техническому PEFT, но не доказывает, что исходные Base-веса уже следуют инструкциям.

Предобученный checkpoint с vision encoder и post-trained Qwen3.5-0.8B — разные репозитории. При дообучении команда выбирает данные, размер адаптера, режим визуального процессора и метрику; переносить результаты готовой версии на Base без опыта нельзя. Apache-2.0 на HF относится к весам, но права на изображения и метки обучающего корпуса остаются отдельной обязанностью. Пример использования модели через Transformers показывает возможность загрузки, а не доступный публичный API. Даже после успешного fine-tuning следует проверить русский язык, устойчивость к новым ракурсам и случаи, где модель должна отказаться от уверенного ответа. Для воспроизводимости фиксируйте точную ревизию весов и состав датасета.