Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2
Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 (sherif1313, 2025) — это 3-миллиардная параметрическая генерация изображений модель. Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 is an open-weights image model with roughly 3 billion parameters.
by sherif1313 · 3B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ sherif1313. osFoundry автоматически обнаружит Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 — назначьте её на роль Maestro (router, direct, orchestrator или fallback) во вкладке Pipeline, и она будет доступна в каждом чате. Ваш ключ, ваш аккаунт у провайдера — без наценки на токены.
Разверните выделенный эндпоинт
Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 распространяется с открытыми весами — запускайте её локально бесплатно или разверните выделенный GPU-эндпоинт в вашем рабочем пространстве для зарезервированных мощностей без ограничений по частоте запросов.
Используйте в Room App
Room App объявляют функции ИИ в своём манифесте, а затем вызывают их через invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Вызывайте из своих приложений
После подключения модели к вашему рабочему пространству вы можете разместить её как API и обращаться к ней из своих сервисов, скриптов или CI — за пределами osFoundry.
На каком оборудовании можно запустить Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2
Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~2 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~8 ГБ).
Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 в сравнении с похожими моделями
Лицензия
Не указано — Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием.
Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Частые вопросы о Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2
Бесплатна ли Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 в использовании?
Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 можно бесплатно запускать локально на собственном оборудовании. Хостинговый доступ через osFoundry тарифицируется (ввод Free (local), вывод Free (local)). Вы можете переключаться между локальным и хостинговым режимами в любой момент.
Можно ли использовать Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 в коммерческих целях?
Коммерческое использование разрешено с условиями. Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием. Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Сколько VRAM требуется для Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2?
Приблизительно 2 ГБ при квантизации Q4 или 8 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 локально?
Да. Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 лучше всего?
Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 хорошо подходит для image to text.
Как использовать Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ sherif1313 в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2 на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано sherif1313 10 ноября 2025 г.. Источник: https://huggingface.co/sherif1313/Arabic-handwritten-OCR-4bit-Qwen2.5-VL-3B-v2