Плагины LM Studio добавляют анализ веб-изображений для LLM с поддержкой компьютерного зрения.
Разработчик создал плагины для LM Studio, которые позволяют LLM с поддержкой зрения получать изображения из интернета и анализировать их прямо в приложении. Плагины работают без необходимости MCP/API или регистрации, используя простые скрипты, которые можно установить одним кликом с сайта LM Studio.
Ключевые особенности
Основной плагин "analyze-images" позволяет LLM:
- Получать изображения из интернета для анализа
- Автоматически объединять инструменты в цепочки в зависимости от задачи
- Преобразовывать полученные изображения в миниатюры меньшего размера для встраивания в чат, чтобы избежать загромождения
- Использовать изображения в полном разрешении для анализа, когда это возможно
- Встраивать изображения в ответы или использовать галереи в виде таблиц markdown, когда пользователь запрашивает несколько изображений
Разработчик также обновил существующие плагины:
- Плагин Duck-Duck-Go теперь работает с изображениями
- Плагин Visit Website теперь работает с изображениями
Требования и настройка
Для использования этих плагинов вам потребуется:
- Модель с поддержкой зрения (рекомендуются Qwen 3.5 9b или 27b)
- LM Studio с поддержкой плагинов
Разработчик поделился конкретными настройками Qwen 3.5, которые хорошо работают:
Температура: 1 Top K сэмплирование: 20 Штраф за повторение: 1 Штраф за присутствие: 1.9 Top P сэмплирование: 0.95 Min P сэмплирование: 0
Он отметил, что настройка штрафа за присутствие на уровне 1.9 помогла исправить проблемы с повторениями и предотвратить зацикливания.
Использовался системный промпт: "Вы — способный, вдумчивый и точный помощник. Всегда отдавайте приоритет правдивости, нюансам, проницательности и эффективности, адаптируя свои ответы конкретно под потребности и предпочтения пользователя. Исследуйте перед ответом на вопросы: используйте как рассуждения, так и вызовы инструментов для синтеза правильного вывода."
Ссылки на плагины
- Плагин Analyze Images: https://lmstudio.ai/vadimfedenko/analyze-images
- Duck-Duck-Go reworked: https://lmstudio.ai/vadimfedenko/duck-duck-go-reworked
- Visit Website reworked: https://lmstudio.ai/vadimfedenko/visit-website-reworked
Разработчик также поделился шаблоном промпта Jinja на Pastebin, который помог исправить ошибки вызова инструментов.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Spectral: Захватывайте трафик приложений для создания MCP-серверов для агентов OpenClaw
Spectral — это инструмент с открытым исходным кодом, который перехватывает трафик любого приложения, анализирует его с помощью LLM и генерирует рабочий MCP-сервер, позволяя агентам OpenClaw напрямую обращаться к реальному API приложения вместо использования автоматизации браузера.
Разработчик создает MCP-сервер, объединяющий 18 инструментов электронной коммерции с Claude.
Разработчик создал MCP-сервер, который интегрирует 18 платформ и инструментов электронной коммерции с Claude, позволяя выполнять перекрестные запросы по нескольким источникам данных. Проект был в основном построен с использованием Claude Code (Opus) за дни, а не месяцы.
Холабосс AI Runtime переходит на TypeScript, реализует постоянные порты MCP.
Среда выполнения локального агента Holaboss AI была переработана для использования исключительно TypeScript, что устранило зависимости от Python и уменьшило размер пакета. Теперь она сохраняет порты серверов MCP в SQLite с ограничениями UNIQUE(port), чтобы предотвратить конфликты при перезапусках.
DeepSeek Reasonix: Нативный кодинг-агент с высоким кэшированием и низкой стоимостью
Reasonix — это AI-агент для написания кода в терминале, ориентированный на DeepSeek, с высокой эффективностью кэширования и низкой стоимостью инференса.