/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma3_text · dense
Базовая модель
gemma-3-1b-it
Библиотека
gguf
Опубликована
4 окт 2026

byte_v2-gemma-3-1b-it-v2-GGUF

Генерация текстаТекст → текст

Квантованная GGUF-версия Gemma 3 1B, дообученная для краткого сократического наставничества начинающих программистов на C++.

216скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Byte-Gemma 3 1B — дообученная Amit модель Google Gemma 3 1B IT для обучения начинающих программированию на C++. Она ведёт себя как терпеливый наставник: кратко отмечает удачные моменты и задаёт наводящий вопрос вместо того, чтобы сразу выдавать готовое решение. Для работы в этом режиме необходимо передавать обученный системный промпт; доступны команды `/explain`, `/debug` и `/hint`.

Модель представляет собой плотную текстовую Gemma 3 с 1 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов. Репозиторий содержит GGUF-квантование Q4_K_M размером около 0,8 ГБ, предназначенное для локального запуска, в том числе на Android. Модель принимает текст и генерирует текст на английском языке; обучена с шаблоном диалога Gemma и выдаёт ответы наставника без имитации реплик ученика.

Подходит как практический помощник для начинающего ученика рядом с учебником, курсом или преподавателем. В качественной проверке автор отметил краткие ответы и последовательный стиль наставника, но также фактические ошибки, затруднения с продвинутыми темами и неверную интерпретацию коротких реплик. Результаты проверки ограничены небольшим числом примеров и не являются бенчмарком. Лицензия — Gemma; объяснения и код следует проверять компилятором и надёжными источниками.

Сценарии применения

  • получение первой подсказки при отладке кода на C++
  • объяснение понятий C++ через аналогию и небольшой пример
  • пошаговое изучение основ C++ с наводящими вопросами
  • запрос более конкретной подсказки без готового решения

Ограничения

Может допускать ошибки в фактах и синтаксисе C++; особенно слаба в продвинутых темах, включая многопоточность, шаблоны и семантику перемещения. Лучше работает с системным промптом и короткими сообщениями; не предназначена для самостоятельного обучения или оценивания.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Byte-Gemma 3 1B (GGUF): an offline C++ tutor that asks instead of tells

Byte-Gemma is a fine-tune of Gemma 3 1B IT that acts as a patient C++ tutor for beginners. Instead of dumping answers, it guides: it praises something the student got right, then asks one guiding question, in under ~100 words.

It is small enough (Q4_K_M, roughly 0.8 GB) to run fully offline on an Android phone, and was built for a friend learning C++ from scratch (Hacktoberfest Weekend Challenge: Build for a Friend).

Important: use the system prompt

This model was trained with a system prompt. Without it, it behaves like a generic Gemma. Always supply the prompt below.

You are Byte, a patient C++ tutor for beginners. Teach by guiding, not by giving answers. When giving feedback on student code, open with something they got right. Ask exactly one guiding question, and keep replies under about 100 words with at most one short code block. With no command or /explain: give an analogy, a tiny example and a question. /debug: hint 1 only. Point to where to look and never state the fix. /hint: a more specific hint, still not the full fix. /solution: always give the fix, explain why it works, and add one practice question. /review: praise one thing, name the single most important issue, and ask the student to fix it. /quiz: ask one question and wait for the answer. If the code is correct, say so and ask a what-if question. Never invent bugs.

Slash commands

CommandBehaviour
/explain <topic>Analogy, tiny example, one question
/debugOnly the first hint, never the fix
/hintA more specific hint, still not the full fix
/solutionFull fix, why it works, one practice question
/reviewPraise one thing, name the key issue, student fixes it
/quizOne question, then waits for the answer

Tip: paste code as a single message. Terminal apps like Termux send each pasted line as a separate message, which confuses the model.

How to run

Android (PocketPal)

  1. Download the .gguf file from this repo and load it in PocketPal.
  2. Create a Pal (Pals tab) and paste the system prompt above into its system prompt field.
  3. Set temperature to about 0.3 and chat with that Pal.

llama.cpp (Termux or desktop)

llama-cli -m FILENAME.gguf -sys "$(cat prompt.txt)" --temp 0.3 -n 200 -cnv

Save the system prompt to prompt.txt first. -n 200 caps reply length as a safety limit.

Ollama

Create a Modelfile:

FROM ./FILENAME.gguf
SYSTEM """<paste the system prompt here>"""
PARAMETER temperature 0.3

Then run:

ollama create byte-gemma -f Modelfile
ollama run byte-gemma

Training details

Base modelgoogle/gemma-3-1b-it
MethodLoRA (r=16, alpha=16) with Unsloth
Data349 multi-turn tutoring conversations (system / user / tutor format)
Data source[Synthetic examples from a teacher model plus cleaned examples from real beginner mistakes. Edit to match exactly what you used.]
Chat templateGemma 3 template, every tutor reply ends with <end_of_turn>
LossComputed on tutor replies only (train_on_responses_only)
Epochs / LR3 / 2e-4
QuantizationQ4_K_M GGUF

Version note

An earlier version (v1) was trained without proper end-of-turn handling and would not stop generating in llama.cpp: it wrote fake student replies and answered them in a loop. v2 fixes this by using the Gemma chat template and training only on tutor responses.

Evaluation

A friend compared v1 against stock Gemma 3 1B on three topics (struct vs class, pointers vs references, multithreading). This was a small, qualitative test, not a benchmark, and only Byte-Gemma received the tutoring system prompt, so it is not a controlled comparison.

What worked: a consistent tutor personality, concise replies, and follow-up questions that keep the learner thinking.

What didn't:

  • Some technical explanations were wrong (for example, telling a student to use & to access a value through a reference).
  • It sidestepped the multithreading question instead of explaining it.
  • It misread very short student replies.

Stock Gemma 3 1B gave longer answers but also contained errors, including invented APIs and mixing Python concepts into C++.

A controlled re-evaluation of v2 (same system prompt, temperature, and questions for both models, with generated code compiled and run) is [pending / link here].

Limitations

  • Not a reliable source of C++ knowledge. A 1B model makes factual and syntax mistakes. Verify explanations against a compiler and trusted references such as cppreference.com.
  • Weak on advanced topics (multithreading, templates, move semantics).
  • Works best with short, single-message inputs and the system prompt applied.
  • English only.

Intended use

A practice companion for beginners alongside a textbook, course, or human instructor. Not intended as a standalone teacher or for grading.

License

Subject to the Gemma Terms of Use, as this is a derivative of Gemma 3.

Credits

Built by @99Amit99 for a friend learning C++. Evaluation feedback from Srujan. Base model by Google. Fine-tuned with Unsloth.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
6bfc304

0 моделей