Дообученная DavidAU мультимодальная модель на базе Gemma 4 E2B IT для диалогов, генерации ответов и творческого письма.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Gemma-4-E2B-it-The-DECKARD-HERETIC-UNCENSORED-Thinking — дообученная модель DavidAU на базе google/gemma-4-E2B-it. Карточка описывает её как uncensored-вариант с дополнительным дообучением и помечает как находящуюся на тестировании. Базовая Gemma 4 E2B IT — мультимодальная модель для диалогов, рассуждений и программирования, способная работать с текстом, изображениями и аудио и выдавать текстовые ответы.
Модель предназначена для диалогового общения и генерации ответов; название и теги также указывают на сценарии творческого письма и ролевого общения. В README приведены внутренние результаты бенчмарков ARC-C, ARC-E, BoolQ, HellaSwag, OBQA, PIQA и WinoGrande в сравнении с базовой моделью, однако они не описывают независимую оценку качества. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers; лицензия — Apache-2.0.
В README модель обозначена как находящаяся на тестировании. Приведены только внутренние бенчмарки, поэтому результаты не подтверждают качество на независимой оценке.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
IN HOUSE BENCHMARKS [by Nightmedia]:
arc-c arc/e boolq hswag obkqa piqa wino
gemma-4-E2B-it-The-DECKARD-HERETIC-UNCENSORED-Thinking
mxfp8 0.389,0.480,0.767,0.599,0.408,0.729,0.629
---
BASE UNTUNED MODEL:
gemma-4-E2B-it
bf16 0.389,0.465,0.762,0.486,0.372,0.707,0.641
q8-hi 0.392,0.462,0.762,0.487,0.376,0.706,0.636
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Any-to-any модели пока не поддерживаются.