Uploaded finetuned model
- Developed by: Hothaifa
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-4-31b-it-unsloth-bnb-4bit
This gemma4 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 62,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma4 · dense
- Базовая модель
- gemma-4-31b-it-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 23 авг 2026
Ссылки
HEQ-M1.2
Изображение и текст → текст5 профессий
Дообученная мультимодальная Gemma 4 для диалогов и ответов на вопросы по изображениям.
30скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 авг 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
HEQ-M1.2 — дообученная Hothaifa мультимодальная модель на архитектуре Gemma 4, основанная на unsloth/gemma-4-31b-it-unsloth-bnb-4bit. Она предназначена для диалоговых сценариев с изображениями и текстом, включая ответы на вопросы по изображению. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face.
Модель принимает изображения и текст и генерирует текст; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Язык карточки — английский. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о размере параметров и длине контекста в предоставленных сведениях нет.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по загруженному изображению
- описание содержимого изображения в диалоге
- анализ изображения по текстовому запросу
Ограничения
В предоставленной карточке нет результатов оценки качества или подробностей о наборах данных и поведении модели; язык карточки указан как английский.
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
- 9ac03c8