Uploaded finetuned model
- Developed by: Aldair402
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : glyphsoftware/gemma-4-26b-a4b-opus-4.7-distilled
This gemma4 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 51,6 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma4 · dense
- Базовая модель
- gemma-4-26b-a4b-opus-4.7-distilled
- Опубликована
- 5 июл 2026
Ссылки
mila-v2-tensor
Изображение и текст → текст6 профессий
Дообученная мультимодальная Gemma 4 для диалога по тексту и изображениям с поддержкой вызова инструментов.
12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 июл 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Aldair402/mila-v2-tensor — дообученная мультимодальная модель семейства Gemma 4, созданная Aldair402 на базе glyphsoftware/gemma-4-26b-a4b-opus-4.7-distilled. Модель предназначена для диалога с текстом и изображениями; заявлена поддержка интерфейса вызова инструментов. В метаданных указаны архитектура Gemma4ForConditionalGeneration и формат safetensors.
Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или измеренных преимуществах дообучения.
Сценарии применения
- диалог с моделью по текстовым запросам
- вопросы об изображениях
- описание содержимого изображений
- использование инструментов в диалоговом сценарии
Ограничения
Карточка не приводит результаты оценки качества и не описывает специализированные возможности или ограничения модели.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Gemma4ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- c95dec8