/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
257 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma3_text · dense
Базовая модель
gemma-3-270m-it
Опубликована
12 июн 2026

gemma-3-270m-ties-merged-trained-on-responses

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Производная модели Srishtik/gemma-3-270m-slerp-merged-trained-on-responses. Компактная дообученная текстовая модель Gemma 3 для диалогов и генерации текста на английском языке.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 июн 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 «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

Карточка модели Srishtik/gemma-3-270m-ties-merged-trained-on-responses на Hugging Face совпадает с карточкой Srishtik/gemma-3-270m-slerp-merged-trained-on-responses, поэтому описание составлено по ней.

Srishtik дообучил текстовую модель Gemma 3 на 257 млн параметров на основе unsloth/gemma-3-270m-it. Она предназначена для диалогов и генерации текста; метаданные также указывают на поддержку чата. Модель использует плотную архитектуру Gemma3ForCausalLM, принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 32 768 токенов. В репозитории указаны веса Safetensors и лицензия Apache 2.0. README сообщает, что обучение выполнялось с Unsloth.

Сценарии применения

  • ведение текстового диалога
  • ответы на вопросы
  • генерация коротких текстов
  • суммаризация текста

Ограничения

Модель компактная, поэтому её возможности могут уступать более крупным языковым моделям. README не приводит оценок качества или подробностей обучающих данных.

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

Uploaded model

  • Developed by: Srishtik
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/gemma-3-270m-it

This gemma3_text model was trained 2x faster with Unsloth

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
8796da3

0 моделей