Uploaded finetuned model
- Developed by: Rev3auth
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-3-270m-it
This gemma3_text model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 257 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma3_text · dense
- Базовая модель
- gemma-3-270m-it
- Опубликована
- 12 сен 2026
Ссылки
iris_16bit
Компактная дообученная текстовая модель Gemma 3 для диалогов и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 сен 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 «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
Rev3auth/iris_16bit — текстовая диалоговая модель, разработанная Rev3auth на основе дообучения unsloth/gemma-3-270m-it. Она использует плотную архитектуру Gemma 3 с причинной языковой моделью и содержит 257 млн параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; базовая модель подходит для ответов на вопросы и суммаризации. Контекст — до 32 768 токенов.
Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения или сравнительные результаты, поэтому качество на конкретных задачах следует оценивать отдельно.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание черновиков и продолжение текста
- ответы на вопросы по текстовому запросу
- суммаризация длинного текста
Ограничения
Карточка не указывает специализацию дообучения и не приводит оценок качества; результаты для конкретных сценариев требуют проверки. Модель компактная — 257 млн параметров.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
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
- Gemma3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 0f10e77