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language: zh
license: mit
tags:
  - multimodal
  - vision
  - audio
  - video
  - chinese
  - gguf
  - llama.cpp
pipeline_tag: image-text-to-text
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# 白虎-v2

白虎-v2 是一款多模态大语言模型，支持文本、图像、音频与视频输入，适用于中文场景下的多模态理解与生成任务。

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## 模型简介

- **模型名称**: 白虎-v2
- **上下文长度**: 131,072 tokens
- **词表大小**: 262,144
- **数据类型**: float16
- **支持模态**: 文本 / 图像 / 音频 / 视频


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## 仓库文件说明

| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `BaiHu-v2.Q4_K_M.gguf` | 主模型 GGUF 量化版本（Q4_K_M），适合本地 CPU/GPU 推理 |
| `BaiHu-v2.F16-mmproj.gguf` | 多模态投影层（mmproj）FP16 版本，配合主模型用于图像/音频/视频理解 |
| `Modelfile` | llama.cpp / Ollama 的模型配置文件示例 |

> 推荐搭配使用：`BaiHu-v2.Q4_K_M.gguf` + `BaiHu-v2.F16-mmproj.gguf`

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## 模型能力

- 中文多轮对话
- 图像描述与视觉问答
- 音频内容理解
- 视频内容理解
- 工具调用

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## 使用方法

### 使用 llama.cpp / Ollama 推理

参考仓库中的 `Modelfile` 创建 Ollama 模型：

```bash
ollama create BaiHu-v2 -f Modelfile
ollama run BaiHu-v2
```

### 使用 llama.cpp 命令行

```bash
./llama-cli \
  -m BaiHu-v2.Q4_K_M.gguf \
  --mmproj BaiHu-v2.F16-mmproj.gguf \
  --image example.jpg \
  -p "请描述这张图片："
```

### 使用 transformers（完整模型）

完整 PyTorch/Safetensors 版本请参考配套仓库。本仓库仅提供 GGUF 量化版本。

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## 模型配置

- **文本模型**: 35 层，隐藏维度 1536，8 头注意力
- **视觉编码器**: 16 层，隐藏维度 768，图像 token 数 280
- **音频编码器**: 12 层，隐藏维度 1024
- **视频**: 支持 32 帧采样，每帧最大 70 个 soft token

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## 训练信息

- **训练框架**: Unsloth
- **Unsloth 版本**: 2026.6.8
- **优化目标**: 在保持多模态能力的同时，提升中文指令跟随与对话质量

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## 免责声明

本模型生成的内容可能受训练数据影响。请勿将模型输出作为专业建议（医疗、法律、金融等）使用。模型可能存在幻觉、偏见或不准确信息，请谨慎使用并自行验证。

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## 授权协议

本模型采用 **MIT 协议** 开源。使用本模型前请仔细阅读并遵守 MIT 许可协议条款。

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## 致谢

- [Unsloth](https://unsloth.ai/)
- [llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp)