Uploaded finetuned model
- Developed by: Guccimam
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-4-e2b-it-unsloth-bnb-4bit
This gemma4 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma4 · dense
- Базовая модель
- gemma-4-e2b-it-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 7 июл 2026
Ссылки
gemma-4-e2b-v1
Изображение и текст → текст5 профессий
Дообученная Guccimam модель Gemma 4 для диалогов и ответов на текстовые запросы с изображениями.
9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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
Guccimam/gemma-4-e2b-v1 — дообученная модель семейства Gemma 4, разработанная Guccimam на базе unsloth/gemma-4-e2b-it-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная мультимодальная модель для диалогов, принимающая текст и изображения и формирующая текстовые ответы; карточка указывает задачу image-text-to-text и поддержку зрения. Модель подходит для вопросов по изображениям и диалоговых сценариев с визуальным контекстом.
Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о размере модели, длине контекста или конкретном наборе обучающих данных.
Сценарии применения
- ответы на вопросы о содержимом изображения
- описание изображений в диалоге
- визуальный диалог с текстовыми инструкциями
Ограничения
В README и метаданных не описаны результаты оценки, ограничения по изображениям или длина контекста; качество ответов для конкретных сценариев не подтверждено.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель
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
- e2157b6