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title: Xunzi_VL
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/XunziALLM/Xunzi_VL"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/XunziALLM/Xunzi_VL.md"
repository: XunziALLM/Xunzi_VL
chinese_name: Xunzi_VL
last_updated: 2026-01-21
model_type:
  - qwen2_vl
architectures:
  - Qwen2VLForConditionalGeneration
parameters: 8.3B
tensor_type:
  - BF16
library_name:
  - safetensors
inference_backends:
  - "deploy_task vlm/text/emb"
  - "lmdeploy 0.9.1"
  - "sglang 0.5.2"
  - "vllm 0.9.2"
downloads: 28
stars: 2
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# Xunzi_VL

> Xunzi_VL - XunziALLM 在 ModelScope 开源的模型。通义大模型 XunziQwen2-VL（视觉 + 文本）

XunziALLM/Xunzi_VL 是 ModelScope 魔搭社区上的 8.3B 参数机器学习模型，可用 deploy_task vlm/text/emb、lmdeploy 0.9.1、sglang 0.5.2 部署。

- **Repository**: XunziALLM/Xunzi_VL
- **Parameters**: 8.3B
- **Inference backends**: deploy_task vlm/text/emb, lmdeploy 0.9.1, sglang 0.5.2, vllm 0.9.2
- **Downloads**: 28
- **Stars**: 2
- **Last updated**: 2026-01-21

Source: https://www.modelscope.cn/models/XunziALLM/Xunzi_VL

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# 📜 XunziQwen2-VL

**通义大模型 XunziQwen2-VL（视觉 + 文本）**

XunziQwen2-VL 是基于 Qwen 系列架构优化的视觉语言大模型，旨在实现对中文古文经典与图像内容的深入理解与生成。该模型融合了视觉与语言能力，可用于多模态问答、图像描述、古文图像理解等任务，适配学术研究与工程应用场景。

本项目在 Qwen2 系列基础模型上进行了指令微调与领域适配，提升了模型在古文、历史文献、图像语义理解等任务上的表现能力。

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## 🚀 核心能力

- **视觉 + 文本多模态理解**：支持图像与文本联合输入，实现图像内容语义识别与描述。
- **图片分类与图片理解**：具备对图像内容进行识别、分类与语义理解的能力，支持图像分类、视觉问答以及细粒度图像分析等任务。
- **通用对话与应用**：兼具日常聊天、知识检索、生成式问答等功能。

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## 📊 模型详情

| 属性 | 说明 |
|------|------|
| 模型名称 | XunziQwen2-VL |
| 类型 | 多模态大语言模型（视觉 + 文本） |
| 架构 | 基于 Qwen2 模型改进版 |
| 参数规模 | 7B |
| 输入 | 文本 + 图像 |
| 输出 | 文本生成 / 推理结果 |
| 支持任务 | OCR，图片分类，图片理解，多模态问答等 |
| 训练数据 | 包含大规模视觉文本对齐数据及领域知识语料 |

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## 📁 模型使用指南

### 🧠 1. 在 ModelScope 上推理

你可以直接在 ModelScope 平台注册并开始体验模型 **在线推理功能**。  
ModelScope 模型页面支持文本与图像输入交互。

### 💻 2. 本地推理示例（Python）

```python
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks


model_id = "Xunzillm4cc/XunziQwen2-VL"


multi_modal = pipeline(
    task=Tasks.multi_modal_vision2text,
    model=model_id
)


result = multi_modal({
    "text": "请描述这幅图的内容，并用古文风格表述。",
    "image": "path/to/your/image.png"
})

print(result)