/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Размер весов
8,6 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma3 · dense
Базовая модель
gemma-3-4b-it
Опубликована
6 июл 2026

gemma-3-4b-it-roleplay-tuned-v2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Indexnusrefather/gemma-3-4b-it-roleplay-tuned-v2 — дообученная версия Google Gemma 3 4B IT, созданная разработчиком Indexnusrefather с использованием LoRA.

1 536скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены16 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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 предназначена для текстовой генерации, ролевого общения, творческого письма и создания художественных сцен на английском языке.

По заявлению автора, модель обучалась на 17 млн токенов и по сравнению с базовой Gemma 3 4B IT лучше пишет, проявляет больше креативности, лучше отслеживает развитие сюжета и глубже понимает сложные эмоциональные темы. Это компактная модель, способная работать быстро и локально; доступны варианты квантования BF16, Q8_0, Q6_K, Q5_K_M и Q4_K_M с разным балансом качества, размера и скорости.

Основное ограничение связано с размером в 4 млрд параметров: логические способности модели ограничены, а дообучение специально ориентировано на максимальное качество творческого письма, поэтому универсальные рассуждения могут быть менее сильной стороной. Сведения о размере контекстного окна и дополнительных модальностях не указаны. Модель распространяется по лицензии Gemma.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

What is it?

This is my further improvement of my previous gemma 3 4b it finetune, trained on way bigger amounts of unique data(17M tokens), which resulted in way better writing, bringing the model closer to how 8b and even 12b models write, at times.

Details:

Advantages:

  • Way better writing than the base model, less slop and enhanced creativity
  • keeps good track of the story
  • Small, runs fast
  • Better understanding of complex emotional topics

Disadvantages:

  • 4b model has limited logic, this tune forces all of this logic to work in order to provide the best creative writing possible

A word on the quants for this model:

  • BF16- Mostly overkill, however, highest quality
  • Q8_0- Amazing quality, near lossless
  • Q6_K- High quality, fast
  • Q5_K_M- Mid to high quality, small and fast
  • Q4_K_M- Mid quality, very small and very fast

Quants are located in the repo, along with safetensors

What I will do next and is v3 possible?

Next I will probably turn my attention back to smaller models, like Qwen 3.5 2b and LFM 1.2b. I also may train a new version on an even bigger dataset, but it might result in overfitting, overall, this model is the peak performance for a 4b model, or at least the best I could do. working with it wasnt easy, but I did my best and feel satisfied with the results.

PS:(Honestly, I wasted too much time on that, there will soon be a WN9 in Limbus so I probably will finetune less)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForConditionalGeneration
Ревизия весов
3622304

0 моделей