Точный HF ID
Qwen/Qwen3.5-2B
Модель Alibaba
Qwen3.5-2B: малая модель для анализа изображения
Post-trained Qwen3.5 на 2 млрд параметров с визуальным входом. Практическая ниша — локальные эксперименты с небольшими снимками и структурированным ответом, а не универсальная обработка архива документов.
Коротко
Что важно знать о Qwen3.5-2B
Официальная карточка называет causal language model with vision encoder, 2B языковых параметров и нативное окно 262 144 токена. Это отдельный ID от Qwen3.5-2B-Base и от 0.8B.
Что умеет модель
Главные возможности — коротко. Полные условия и параметры доступны ниже.
Назначение
малая модель для анализа изображения
Вход и выход
текст/изображение → текст
Контекст в карточке
262 144 токена нативно
Лицензия весов
Apache-2.0
Публичный API и цена
для точного HF ID не подтверждены
Все 6 характеристик, доступ и API
- Точный HF ID
- Qwen/Qwen3.5-2B
- Назначение
- малая модель для анализа изображения
- Вход и выход
- текст/изображение → текст
- Лицензия весов
- Apache-2.0
- Контекст в карточке
- 262 144 токена нативно
- Публичный API и цена
- для точного HF ID не подтверждены
Сценарии
Для каких задач подходит
- извлечение полей с типовых экранов интерфейса
- пилот мультимодального классификатора с человеком в цикле
- сравнение 2B и 4B при одинаковом разрешении
Выбирайте 2B, если 0.8B уже показала недостаточно надёжный ответ, а ресурсы для 4B ограничены. Перед внедрением нужны данные собственного домена и порог ручной проверки.
До внедрения
Что проверить
Карточка рекомендует для этого размера прототипы и task-specific fine-tuning. Это не готовый бухгалтерский OCR и не модель генерации картинок. Нативный длинный контекст не равен точности распознавания чисел на скане.
Доступ и интеграция
Официальные веса под Apache-2.0 можно загрузить и обслуживать своим runtime. Встроенный пример chat-completions на localhost не подтверждает публичный API Alibaba для точного HF ID, регион или стоимость.
Русский язык
Qwen3.5-2B на русском
Русские подписи на скриншоте допустимы как тестовый вход, но семейное заявление о языках не доказывает качество конкретного 2B checkpoint. Ведите таблицу ошибок на собственных снимках.
Внутри линейки
Qwen3.5-2B и модели Alibaba
Выберите до четырёх версий и сопоставьте задачу, контекст и доступ. Неуказанная цена не считается нулевой.
Сопоставлены назначение и подтверждённые характеристики. Отсутствие значения не означает ноль.
Qwen3.5-2B
извлечение полей с типовых экранов интерфейса
- Тип
- Текст и изображения
- Контекст
- 262 144 токена нативно
Qwen3.5-9B
извлечение реквизитов из небольшого документа с ручной сверкой
- Тип
- Текст и изображения
- Контекст
- 262 144 токена нативно
Qwen3.5-4B
разбор собственного скриншота таблицы с указанием сомнительных ячеек
- Тип
- Текст и изображения
- Контекст
- 262 144 токена нативно
Qwen3.5-397B-A17B
исследование сложного комплекта визуальных материалов
- Тип
- Текст и изображения
- Контекст
- 262 144 токена нативно
Другие провайдеры
Qwen3.5-2B: сравнение с альтернативами
Сравните модели того же типа от разных провайдеров. Числовое место не присваивается версии без независимого измерения.
Qwen3.5-2B
Официальная карточка называет causal language model with vision encoder, 2B языковых параметров и нативное окно 262 144 токена. Это отдельный ID от Qwen3.5-2B-Base и от 0.8B.
- Тип
- Текст и изображения
- Контекст
- 262 144 токена нативно
Kimi K3
Kimi K3 принимает текст и изображения, работает через официальный API и имеет опубликованные веса. Для API заявлен контекст до миллиона токенов.
- Тип
- Текст и изображения
GLM-4.1V-9B-Thinking
zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking — отдельный checkpoint для совместной работы с изображением и текстом. Thinking обозначает вариант, обученный для более сложных визуальных рассуждений, а не переключатель у Base-репозитория.
- Тип
- Текст и изображения
Связи
Продолжить выбор
Проверка сведений
Подробности и источники
Поле на экране как проверяемая задача
Qwen3.5-2B можно испытывать на аккуратно ограниченной визуальной задаче: получить скриншот формы, вернуть три видимых поля и признак ошибки, если поле закрыто. Паспорт показывает, что модель принимает изображение вместе с текстом и выдаёт текст; это не инструмент, который сам посещает сайт или нажимает кнопки. Для честной оценки подготовьте разрешённые скриншоты разных масштабов и ручную разметку. Сравнивайте точность строк, чисел и пустых полей по отдельности. Указывать нулевую ошибку на одной демонстрационной картинке нельзя: подсказка могла совпасть с видимым примером. В карточке разработчик относит 2B к прототипированию и прикладному дообучению; это разумная граница для редакционного описания.
Не смешивать post-trained и Base
Репозиторий Qwen/Qwen3.5-2B содержит post-trained веса; соседний Qwen3.5-2B-Base предназначен для иной стадии работы. При извлечении полей нужен именно checkpoint, обученный следовать инструкции, иначе сравнение может свестись к неподходящему режиму. HF указывает Apache-2.0 и нативные 262 144 токена контекста. Это число характеризует конфигурацию модели, а не объём изображения, качество OCR или предел физической памяти на машине. Если локальная установка использует OpenAI-совместимый endpoint, он принадлежит владельцу установки и не является подтверждением облачного сервиса. Перед передачей скриншотов следует отдельно решить вопросы секретов, персональных данных и логирования исходных изображений.
Вопросы и ответы
FAQ о Qwen3.5-2B
Что такое Qwen3.5-2B?
Официальная карточка называет causal language model with vision encoder, 2B языковых параметров и нативное окно 262 144 токена. Это отдельный ID от Qwen3.5-2B-Base и от 0.8B.
Работает ли Qwen3.5-2B на русском?
Русские подписи на скриншоте допустимы как тестовый вход, но семейное заявление о языках не доказывает качество конкретного 2B checkpoint. Ведите таблицу ошибок на собственных снимках.
Для каких задач подходит Qwen3.5-2B?
Подходящие сценарии: извлечение полей с типовых экранов интерфейса; пилот мультимодального классификатора с человеком в цикле; сравнение 2B и 4B при одинаковом разрешении.
Когда выбирать Qwen3.5-2B?
Выбирайте 2B, если 0.8B уже показала недостаточно надёжный ответ, а ресурсы для 4B ограничены. Перед внедрением нужны данные собственного домена и порог ручной проверки.
Какие ограничения есть у Qwen3.5-2B?
Карточка рекомендует для этого размера прототипы и task-specific fine-tuning. Это не готовый бухгалтерский OCR и не модель генерации картинок. Нативный длинный контекст не равен точности распознавания чисел на скане.
Каталог GPT House
Выберите модель по задаче, а не только по названию
Сравните назначение модели со связанными рабочими сценариями и проверьте ее на собственных данных.