A bemutatott megoldás a Qwen3-VL-2B vision language modellt ismerteti, amelyet helyben, CPU-n, llama.cpp segítségével lehet futtatni. A szerző kitér a folyamat első lépéseire: virtuális környezet létrehozására, majd a szükséges kód letöltésére egy speciális, még nem véglegesített ág használatával.
Egy érdekes pont a videóban az a rész, ahol a modell telepítésének, konfigurációjának és a kapcsolódó mm projektfájl szerepének gyakorlati bemutatását láthatjuk. Ez a komponens köti össze a vizuális képet a nyelvi modellel, lehetővé téve, hogy a képet szöveges információként dolgozza fel a rendszer.
A szerző megosztja, hogy a bemutatott modell még fejlesztés alatt áll: számos kompatibilitási, memóriakezelési és metaadatokhoz köthető problémával találkozott, ezért azoknak ajánlja a próbálkozást, akik szeretnek kísérletezni a legfrissebb technológiákkal. A bemutató közben egy valós példán keresztül láthatjuk, hogyan dolgozza fel egy üres út képe alapján a forgalmi viszonyokat a rendszer.
A végén szó esik a támogatók bemutatásáról és arról, hogy milyen további problémák merültek fel tesztelés közben (pl. OCR-limitációk, multi-image támogatás hiánya). Több kérdés merül fel: hogyan lesz stabilabb az integráció, mikor várható hivatalos támogatás, illetve milyen áttörések várhatók a közeljövőben a vision language modellek és a helyi, CPU-alapú futtatás területén.
