/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Архитектура
gemma3 · dense
Базовая модель
Gemma-3-Glitter-27B
Библиотека
transformers
Опубликована
25 апр 2025

Planetoid_27B_V.2

Изображение и текст → текст3 профессии

Слитая мультимодальная Gemma 3 27B для диалогов, ролевых сценариев, творческого письма и ответов на вопросы по изображениям.

24скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены26 апр 2025

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

Planetoid_27B_V.2 — слитая пользователем модель на базе Gemma 3 27B, созданная для диалогов с помощником, ролевых сценариев и творческого письма. Модель принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; в карточке указана поддержка английского и русского языков.

Автор сообщает, что модель хорошо следует инструкциям и контексту, подходит для интерактивных приключений и создания сюжетов. Визуальные ответы могут содержать галлюцинации, а качество русского языка, по оценке автора, уступает английскому. Модель тестировалась с контекстом до 8 тысяч токенов; скорость генерации может быть низкой на ограниченном оборудовании.

Веса представлены в формате Safetensors и доступны через Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов и интерактивных приключений
  • создание сюжетов и творческих текстов
  • общение с виртуальным помощником
  • ответы на вопросы по изображениям
  • выполнение инструкций в англоязычных и русскоязычных диалогах

Ограничения

Автор отмечает возможные галлюцинации при работе с изображениями, сравнительно слабое качество русского языка и невысокую скорость на его оборудовании. Проверено автором на контексте до 8 тысяч токенов.

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

merge

This is a merge of pre-trained gemma3 language models

Goal of this merge was to create good uncensored gemma 3 model good for assistant and roleplay, with uncensored vision.

First, vision: i dont know is it normal, but it slightly hallucinate (maybe q3 is too low?), but lack any refusals and otherwise work fine. I used default gemma 3 27b mmproj.

Second, text: it is slow on my hardware, slower than 24b mistral, speed close to 32b QWQ. Model is smart even on q3, responses are adequate in length and are interesting to read. Model is quite attentive to context, tested up to 8k - no problems or degradation spotted. (beware of your typos, it will copy yours mistakes) Creative capabilities are good too, model will create good plot for you, if you let it. Model follows instructions fine, it is really good in "adventure" type of cards. Russian is supported, is not too great, maybe on higher quants is better. Refusals was not encountered.

However, i find this model not unbiased enough. It is close to neutrality, but i want it more "dark". Positivity highly depends on prompts. With good enough cards model can do wonders.

Tested on Q3_K_L, t 1.04.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForConditionalGeneration
Ревизия весов
8a27c28

0 моделей