Uploaded finetuned model
- Developed by: NotSalt
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-4-e4b-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-e4b-it-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 17 июл 2026
Ссылки
gemma4-E4B-Neurov3
Изображение и текст → текст
Дообученная модель Gemma 4 E4B для диалоговых запросов к изображениям и генерации текстовых ответов.
15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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
NotSalt/gemma4-E4B-Neurov3 — дообученная NotSalt модель Gemma 4 E4B для диалоговой работы с текстом и изображениями. Она предназначена для запросов к визуальному содержимому и генерации текстовых ответов; метаданные также указывают поддержку интерфейса вызова инструментов. Модель основана на unsloth/gemma-4-e4b-it-unsloth-bnb-4bit и использует архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration.
В README указано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет специализацию Neurov3, обучающие данные, параметры модели, длину контекста или языки сверх английского тега в метаданных; поэтому эти свойства нельзя надёжно конкретизировать.
Сценарии применения
- вопросы и ответы по изображению
- описание содержимого изображения
- диалог с визуальным контекстом
Ограничения
Карточка не описывает специализацию Neurov3, качество на тестах, обучающие данные и длину контекста. Английский указан в языковых метаданных; поддержку других языков источник не подтверждает.
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
- a184e55