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Coderdw/Youtu-VL-4B-Instruct-ncnn
Youtu-VL-4B-Instruct-ncnn is a image-text-to-text model from Coderdw. Use it for the image-text-to-text task on the model card, and read the license before you ship it in a product. It is set up for ncnn. The card lists the license as other.
这是 tencent/Youtu-VL-4B-Instruct 的 pnnx/ncnn 模型资产版本。
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Updated Jul 28, 2026
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From the Hugging Face model README
这是
tencent/Youtu-VL-4B-Instruct
的 pnnx/ncnn 模型资产版本。
本仓库只发布转换后的 ncnn 权重和参数文件,不包含 C++ 源码、可执行文件、
CMake 工程或模型转换脚本。模型需要与独立发布的 Youtu-VL-ncnn C++
运行时配套使用,不能直接通过
AutoModel.from_pretrained()、Hugging Face Inference API 或标准
Transformers Pipeline 加载。
| 项目 | 来源 |
|---|---|
| 原始模型 | tencent/Youtu-VL-4B-Instruct |
| 官方代码 | TencentCloudADP/youtu-vl |
| 技术总结 | 从 PyTorch 到 ncnn/C++:Youtu-VL-4B 的端侧迁移与 AI 辅助工程方法 |
| 推理框架 | Tencent/ncnn |
| 模型转换工具 | pnnx |
| C++ 代码与运行说明 | everythingfornothing/Youtu-VL-ncnn |
Youtu-VL 是腾讯优图实验室发布的视觉语言模型,基于 Youtu-LLM,并使用 Vision-Language Unified Autoregressive Supervision。原模型同时覆盖通用 视觉问答、多模态理解以及目标检测、视觉定位等视觉中心任务。
本项目没有重新训练 Youtu-VL,也不改变原模型的所有权。仓库中的资产由 pnnx 转换并按照 ncnn 运行边界拆分,供配套运行时加载。
27-layer Vision
VLPatchMerger
40-layer LLM Prefill/Decode
Final RMSNorm
17 LM-head shards
Text embedding and RoPE constants
ByteLevel-BPE tokenizer.bin
模型按照实际运行边界拆分为多个 ncnn 子图。本仓库只负责分发这些转换资产,
运行时实现、构建方法和命令行接口请查看
everythingfornothing/Youtu-VL-ncnn。
| 文件 | 说明 |
|---|---|
youtu-vl-ncnn-model.tar.gz | 完整 ncnn 模型压缩包 |
MODEL_PACKAGE_SHA256.txt | 压缩包 SHA-256 |
LICENSE | Youtu-VL License |
压缩包解开后生成 model/:
model/
├── artifacts/
│ ├── vision_embedding/
│ ├── vision_layer0_masked_core/ ... vision_layer26_masked_core/
│ ├── vision_post_layernorm/
│ ├── llm_layer0_three_part/ ... llm_layer39_three_part/
│ ├── llm_final_head_ncnn/
│ ├── text_embedding/
│ └── llm_rope_inv_freq.npy
├── models/
│ └── youtu_merger.ncnn.{param,bin}
├── tokenizer/
│ └── tokenizer.bin
└── checksums.sha256
完整模型包含 339 个运行资产,解压后约 13.43 GiB。
安装 Hugging Face CLI:
python3 -m pip install -U huggingface_hub
下载模型包:
hf download Coderdw/Youtu-VL-4B-Instruct-ncnn \
youtu-vl-ncnn-model.tar.gz MODEL_PACKAGE_SHA256.txt \
--local-dir model-download
校验并解压:
cd model-download
sha256sum -c MODEL_PACKAGE_SHA256.txt
tar -xzf youtu-vl-ncnn-model.tar.gz
(cd model && sha256sum -c checksums.sha256)
下载完成后,请按照
everythingfornothing/Youtu-VL-ncnn
中的构建与运行说明加载解压后的 model/ 目录。
当前模型包 SHA-256:
BAF79D8507B89AFDDC70EC151605A41A7616F03A9ACA3983B804FBE52302C4AA youtu-vl-ncnn-model.tar.gz
这些权重曾与配套 Youtu-VL-ncnn 运行时联合验证。验证条件为单图片、
单 Prompt、batch size 1、greedy decode、CPU Release、8 threads 和
Vulkan OFF。
| 验证范围 | 结果 |
|---|---|
| Linux 32/64/128 token | 最终 token ID 与 PyTorch 参考逐元素一致,文本一致 |
| Windows 1/32/64/128 token | 最终 token ID 与 PyTorch 参考逐元素一致,文本一致 |
| 英文 VQA、物体检测 | 64-token 用例均通过 |
| Persistent 生命周期 | resident_models=138,model_load_count=138 |
| 配套 C++ 运行时的 Python/Transformers 依赖 | 无 |
| 配套 C++ 运行时的 BLAS/MKL/OpenBLAS/Vulkan 依赖 | 无 |
Linux Persistent 最终版相对重复加载基线,在 32/64/128 token 下的总耗时 分别获得约 1.64×、1.46× 和 1.36× 加速。
模型、转换权重及使用行为遵循仓库中的 Youtu-VL License。使用前请同时阅读原始模型仓库的许可证与 使用限制。
本项目使用 ncnn,并通过 pnnx 完成模型图转换;相关组件分别遵循其自身的 开源许可证。本仓库与腾讯优图实验室不存在官方隶属或背书关系。
使用本模型时,请引用原始 Youtu-VL 工作:
@article{youtu-vl,
title={Youtu-VL: Unleashing Visual Potential via Unified Vision-Language Supervision},
author={Tencent Youtu Lab},
year={2026},
eprint={2601.19798},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV},
url={https://arxiv.org/abs/2601.19798}
}