Update README.md

README.md

@@ -23,7 +23,6 @@ The AWQ quantized model maintains strong performance across key benchmarks:
 | MathV     | 0.59  |
 | AIME_2024 | 0.6   |
 
-These results demonstrate that the quantized model preserves the mathematical and multimodal reasoning capabilities of the original model.
 
 ## Usage
 
@@ -112,14 +111,6 @@ If you use this model in your research, please cite:
 
 # Skywork-R1V-38B-AWQ (中文说明)
 
-这是 [Skywork-R1V-38B](https://huggingface.co/Skywork/Skywork-R1V-38B) 的 AWQ 量化版本，提供了更高效的推理性能，同时保持模型质量。
-
-## 模型描述
-
-Skywork R1V 是一个开创性的多模态模型，通过思维链（Chain-of-Thought）技术具备出色的推理能力。这个量化版本保持了原始模型的核心优势，同时降低了计算需求。
-
-有关模型架构和能力的详细信息，请参阅[原始 Skywork-R1V 代码库](https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V)和[技术报告](https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V/blob/main/Skywork_R1V.pdf)。
-
 ## 基准测试结果
 
 AWQ 量化模型在关键基准测试中保持了强劲的性能：
@@ -130,7 +121,6 @@ AWQ 量化模型在关键基准测试中保持了强劲的性能：
 | MathV     | 0.59  |
 | AIME_2024 | 0.6   |
 
-这些结果表明，量化模型保留了原始模型的数学和多模态推理能力。
 
 ## 使用方法