/ Модель

Характеристики

Размер весов
23,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma4_unified · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
4 июл 2026

swarm-sovereign-scout-12b

Изображение и текст → текст7 профессий

Мультимодальная модель на базе Gemma 4 12B для программирования, терминальных сценариев и агентной работы с инструментами, включая анализ изображений.

59скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены6 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → 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

Swarm Scout 12B — мультимодальная модель для программирования и агентных технических задач, созданная LiamVisionary на основе объединения Gemma 4 12B Instruct и производной модели с настройкой для агентных сценариев. Модель рассчитана на помощь с написанием и отладкой кода, работой в терминале, использованием инструментов и многошаговым рассуждением. Поддерживает диалог и обработку изображений; вариант на Hugging Face распространяется в формате safetensors и использует архитектуру Gemma4UnifiedForConditionalGeneration. Для работы требуется свежая версия библиотеки Transformers с поддержкой Gemma 4 unified.

Модель ориентирована прежде всего на англоязычные сценарии. Для распознавания изображений есть подтверждённый пример анализа чека; поддержку аудио и видео унаследованная конфигурация описывает, однако качество этих режимов для данного выпуска отдельно не проверяли. Низкий уровень отказов является намеренной особенностью, поэтому для практического развёртывания нужны прикладные ограничения и защита от злоупотреблений; общие знания следует перепроверять. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0 без гарантии качества.

Сценарии применения

  • написание и отладка кода
  • выполнение многошаговых технических задач с инструментами
  • помощь в терминальных рабочих процессах
  • создание локальных автономных агентов
  • извлечение сведений из изображений, например сумм на чеках

Ограничения

Модель англоязычно-ориентированная; общие знания следует перепроверять, а низкий уровень отказов требует прикладных ограничений и защиты от злоупотреблений. Обработка аудио и видео для этого выпуска отдельно не проверялась.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Swarm Scout 12B

Swarm Scout 12B is a low-refusal coding/agentic fine-tune derived from yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2, which is based on google/gemma-4-12B-it.

The upstream base is specialized for coding, terminal workflows, native Gemma 4 tool-use, multi-step technical agent tasks, and reasoning. This version applies a local Heretic/abliteration pass targeting reduced opening-refusal behavior.

Brand note: this release is now named Swarm Scout. The Hugging Face repo slugs and GGUF filenames still contain swarm-sovereign-scout so existing downloads, Modal caches, and copied links keep working.

Build With HivemindOS

Want to build and manage an entire private swarm of agents? HivemindOS gives you shared memory, reusable skills, one-time setup, and a superbrain architecture for coordinating agent work.

Strengths

  • Coding and debugging assistance.
  • Terminal-style agent workflows: read, reason, act, verify.
  • Native Gemma 4 tool-use protocol.
  • Reasoning-heavy technical work with configurable thinking.
  • Local/autonomous agent loops where a low-refusal assistant is desired.

The upstream model card reports a strong relative gain on local tau2-bench telecom-style agentic tool-use compared with google/gemma-4-12B-it; see the upstream card for methodology and caveats.

Abliteration / Refusal Check

Local verified artifact:

  • Winning Heretic trial: 20
  • Heretic proxy refusals: 0/6
  • KL divergence: 0.008679866790771484
  • Merged HF strict refusal check: 0/6 strict full-response refusals
  • Served Q4_K_M llama.cpp strict refusal check: 0/6 strict full-response refusals

The strict check measures refusal behavior on a small local prompt set. It is not a complete safety, misuse, or quality benchmark. Add application-level guardrails where needed.

Modal / OpenAI-Compatible Endpoint

The verified hosted endpoint for this release serves the companion GGUF repo through llama.cpp on Modal as an OpenAI-compatible API.

Recommended served model name:

swarm-scout-12b

The hosted Modal proxy accepts the previous swarm-sovereign-scout-12b alias for compatibility, but new clients should request swarm-scout-12b.

The deployment uses the companion GGUF artifacts:

LiamVisionary/swarm-sovereign-scout-12b-GGUF
swarm-sovereign-scout-Q4_K_M.gguf
MTP/gemma-4-12B-it-MTP-Q8_0.gguf
mmproj-swarm-sovereign-scout-bf16.gguf
chat_template.jinja

Verified Modal serving path:

  • Runtime: llama.cpp server-cuda-b9870
  • GPU: Modal A10
  • Draft type: draft-mtp
  • Draft settings: --spec-draft-n-min 0 --spec-draft-n-max 2
  • Multimodal projector: mmproj-swarm-sovereign-scout-bf16.gguf
  • Image input verified through OpenAI-compatible chat content parts
  • Hosted endpoint auth: Modal proxy auth is enabled. Server-side callers must send Modal proxy headers; do not expose those credentials in browser/mobile clients.

vLLM was tested first, but the available vLLM path did not load this Gemma 4 unified/assistant combination reliably. Use the GGUF/llama.cpp route unless vLLM adds compatible support for this model family.

Local Transformers Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

repo = "LiamVisionary/swarm-sovereign-scout-12b"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(repo)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    repo,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [{"role": "user", "content": "Write a small Python LRU cache."}]
inputs = tok.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, do_sample=False)
print(tok.decode(out[0][inputs.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

Use a recent transformers build with Gemma 4 unified architecture support.

GGUF

The local/runtime GGUF release is published separately at:

LiamVisionary/swarm-sovereign-scout-12b-GGUF

That repo includes:

  • swarm-sovereign-scout-Q4_K_M.gguf
  • MTP/gemma-4-12B-it-MTP-Q8_0.gguf
  • mmproj-swarm-sovereign-scout-bf16.gguf
  • chat_template.jinja

Local llama.cpp MTP speculative decoding was verified with llama.cpp b9553 and --spec-draft-n-min 0 --spec-draft-n-max 2. Modal serving was verified with llama.cpp server-cuda-b9870.

Multimodal Status

The underlying Gemma 4 unified configuration includes image/video/audio processor metadata. The companion GGUF release now includes a tested llama.cpp projector artifact:

mmproj-swarm-sovereign-scout-bf16.gguf

Verified on 2026-07-05:

  • Local llama.cpp b9553 loaded the Q4_K_M GGUF plus the projector.
  • Modal llama.cpp server-cuda-b9870 advertised multimodal capability.
  • Production image request returned Merchant: SWARM CAFE. Total: $8.37. from a receipt image.

Image input is verified. The projector metadata also exposes an audio encoder, but audio/video input was not separately quality-tested for this release.

Caveats

  • Specialized for coding, terminal, tool-use, and local agentic work.
  • General-knowledge answers should be checked.
  • Low-refusal behavior is intentional; production applications should add policy and abuse-prevention layers.
  • English-centric.
  • Shared as-is, with no warranty.

Lineage

Released under Apache 2.0, following the upstream/base lineage.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma4UnifiedForConditionalGeneration
Ревизия весов
04fc9c1

0 моделей