/ Модель

Характеристики

Размер весов
62,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma4 · dense
Базовая модель
Gemma-4-31B-storymaxxed2
Библиотека
transformers
Опубликована
11 июл 2026

gemma-4-31B-Mergemaxxed

Изображение и текст → текст

Объединённая модель Gemma 4 31B для диалогов, ролевых сценариев, творческого письма и обработки изображений.

28скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены13 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

MRockatansky/Gemma-4-31B-Mergemaxxed — объединённая модель на основе Gemma 4 31B, созданная MRockatansky методом DARE TIES. В слияние вошли MRockatansky/Gemma-4-31B-storymaxxed2, Gryphe/Pantheon-Reasoning-31B-1.1 и zerofata/G4-MeroMero-31B.

Модель предназначена для диалогов, ролевых сценариев и творческого письма. По описанию автора, слияние усиливает выразительность диалогов, создание повествований и следование инструкциям; базовые возможности зрения позволяют также работать с изображениями в формате image-text-to-text.

Модель использует плотную архитектуру Gemma 4 и распространяется в формате Safetensors для Transformers. Лицензия — Apache-2.0. В README отмечены творческие и диалоговые качества, но результаты могут зависеть от сценария и заданных инструкций.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов с персонажами
  • создание творческих рассказов и сцен
  • генерация выразительных диалогов
  • следование сложным инструкциям в разговоре
  • обсуждение содержимого изображений

Ограничения

Автор описывает сильные стороны преимущественно для ролевых диалогов и творческих повествований; это не гарантирует одинакового качества на других задачах. Языки модели в доступных сведениях не перечислены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Mergemaxxed

Yet another Gemma-4 merge. I decided to try merge some new models to Storymaxxed. Zerofata's excellent MeroMero which has great style and makes for fun roleplays and Pantheon which hones Gemma-4's reasoning traces. Both models really bolster Storymaxxed and this one really shines with fun dialogue, creative narratives, and strong instruction following capability.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using MRockatansky/Gemma-4-31B-storymaxxed2 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

# Model Merge Configuration for Creative Writing & Roleplay Gemma-4
# Combines: Storymaxxed (story writing), MeroMero (roleplay), Pantheon (reasoning)
# Merge Method: DARE TIES - Best for 3+ specialized models with distinct capabilities

merge_method: dare_ties

base_model: MRockatansky/Gemma-4-31B-storymaxxed2  # Using Storymaxxed as base

models:
  # Primary: Story Writing Specialist
  - model: MRockatansky/Gemma-4-31B-storymaxxed2
    parameters:
      weight: 0.4
      density: 0.7  # Keep 70% of task vector parameters

  # Secondary: Creative Roleplay Specialist  
  - model: zerofata/G4-MeroMero-31B
    parameters:
      weight: 0.3
      density: 0.7  # Keep 70% of task vector parameters

  # Tertiary: Reasoning Enhancement
  - model: Gryphe/Pantheon-Reasoning-31B-1.1
    parameters:
      weight: 0.3
      density: 0.7  # Keep 70% of task vector parameters

parameters:
  # Normalize weights across models
  normalize: true
  
  # Use int8 masks for memory efficiency (important for 31B models)
  int8_mask: true

# Output precision - bfloat16 recommended for Gemma-4
dtype: bfloat16

# Optional: Tokenizer configuration
# Using union to preserve any special tokens from all models
tokenizer:
  source: union

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma4ForConditionalGeneration
Ревизия весов
52cc826

0 моделей