Uploaded finetuned model
- Developed by: Ambamir
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit
This gemma3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Размер весов
- 8,6 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma3 · dense
- Базовая модель
- gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 18 июн 2026
Ссылки
gemma_3_finetune_amb_v2
Изображение и текст → текст3 профессии
Дообученная Ambamir мультимодальная Gemma 3 4B для диалоговых ответов по тексту и изображениям.
10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 июн 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
Модель Ambamir/gemma_3_finetune_amb_v2 — дообученная Ambamir версия Gemma 3 4B Instruct с поддержкой изображений. Она предназначена для диалоговых сценариев, в которых нужно совместно анализировать текст и изображения и формировать текстовые ответы. В карточке указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки TRL; модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.
Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. Метаданные указывают английский язык; сведений о длине контекста и конкретной специализации дообучения нет. Поскольку модель основана на Gemma 3 4B Instruct, её возможности и качество могут быть ограничены по сравнению с более крупными моделями; результаты на задачах, отличающихся от обучающих, требуют проверки.
Сценарии применения
- ответы на вопросы о содержимом изображения
- описание изображений в диалоге
- анализ изображения по текстовой инструкции
Ограничения
Карточка не описывает специализацию дообучения и не приводит оценок качества. Качество может быть ограничено размером модели; важные результаты следует проверять.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- Gemma3ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- d2719cf