/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
257 млн
Архитектура
gemma3_text · dense
Базовая модель
gemma-3-270m-it
Библиотека
transformers
Опубликована
7 фев 2026

Gemma3-Prompt.Coder.it.Uncensored-270m

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Компактная слитая модель Gemma 3 для генерации кода и расширения коротких промптов в подробные описания.

43скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены7 фев 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

WithinUsAI/Gemma3-Prompt.Coder.it.Uncensored-270m — компактная текстовая модель на архитектуре Gemma 3, созданная слиянием нескольких дообученных моделей методом SLERP. В состав слияния вошли варианты для программирования и улучшения подсказок, а также модель Google Gemma 3 270M Instruct. В карточке указано, что отдельные компоненты обучались для расширения коротких запросов в подробные описания, генерации кода и снижения защитных ограничений.

Модель предназначена для генерации текста, в том числе кода и развернутых вариантов коротких промптов. Она содержит около 257 млн параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Для работы используется библиотека Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. В метаданных не указаны поддерживаемые естественные языки.

README предупреждает о сниженной фильтрации и возможности чувствительных или неподходящих ответов; рекомендуется проверять результаты и применять модель в контролируемой среде. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • расширение короткой подсказки в подробный промпт
  • генерация фрагментов кода по текстовому запросу
  • создание контекстных описаний по краткому черновику

Ограничения

Защитная фильтрация существенно снижена, поэтому возможны чувствительные, спорные или неподходящие ответы; результаты следует контролировать и проверять. README рекомендует использовать модель в исследовательской или контролируемой среде.

Для каких профессий подходит5

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

Gemma-3-Prompt-Coder-270m-it (Uncensored)

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • huihui-ai-Huihui-gemma-3-270m-it-abliterated
  • AxionLab-official-DogeAI-v1.5-Coder
  • gokaygokay-prompt-enhancer-gemma-3-270m-it
  • broadfield-dev-gemma-3-270m-tuned-0106-1726
  1. This Is a fine-tuned model based on google/gemma-3-270m-it for enhancing and expanding short prompts into detailed, context-rich descriptions.
  2. This is an uncensored version of google/gemma-3-270m-it, achieved through fine-tuning with the TRL framework.
  3. This model is a fine-tuned version of google/gemma-3-270m-it on the microsoft/rStar-Coder dataset.

****Usage Warnings Risk of Sensitive or Controversial Outputs: This model’s safety filtering has been significantly reduced, potentially generating sensitive, controversial, or inappropriate content. Users should exercise caution and rigorously review generated outputs. Not Suitable for All Audiences: Due to limited content filtering, the model’s outputs may be inappropriate for public settings, underage users, or applications requiring high security. Legal and Ethical Responsibilities: Users must ensure their usage complies with local laws and ethical standards. Generated content may carry legal or ethical risks, and users are solely responsible for any consequences. Research and Experimental Use: It is recommended to use this model for research, testing, or controlled environments, avoiding direct use in production or public-facing commercial applications. Monitoring and Review Recommendations: Users are strongly advised to monitor model outputs in real-time and conduct manual reviews when necessary to prevent the dissemination of inappropriate content. No Default Safety Guarantees: Unlike standard models, this model has not undergone rigorous safety optimization. huihui.ai bears no responsibility for any consequences arising from its use.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
32aee49

0 моделей