How to use from the
Use from the
llama-cpp-python library
# !pip install llama-cpp-python

from llama_cpp import Llama

llm = Llama.from_pretrained(
	repo_id="NovaAI6868/BaiHu-gguf",
	filename="",
)
llm.create_chat_completion(
	messages = [
		{
			"role": "user",
			"content": [
				{
					"type": "text",
					"text": "Describe this image in one sentence."
				},
				{
					"type": "image_url",
					"image_url": {
						"url": "https://cdn.britannica.com/61/93061-050-99147DCE/Statue-of-Liberty-Island-New-York-Bay.jpg"
					}
				}
			]
		}
	]
)

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。


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

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


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

使用方法

使用 llama.cpp / Ollama 推理

参考仓库中的 Modelfile 创建 Ollama 模型:

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

使用 llama.cpp 命令行

./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。


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

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

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。


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。


致谢

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Model size
5B params
Architecture
gemma4
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