Uploaded finetuned model
- Developed by: pahaadi
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-4-E2B-it
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-E2B-it
- Опубликована
- 15 апр 2026
Ссылки
houdini_gemma4_finetune
Изображение и текст → текст6 профессий
Дообученная мультимодальная Gemma 4 E2B IT для диалогов и ответов на вопросы по изображениям и документам.
75скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 апр 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
Модель anshulVashist/houdini_gemma4_finetune — дообученная pahaadi мультимодальная Gemma 4 E2B IT на базе unsloth/gemma-4-E2B-it. Она предназначена для диалогов с текстовым и визуальным вводом, включая анализ изображений и документов. В репозитории доступны веса Safetensors и GGUF в формате F16; при обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL.
Модель подходит для вопросов по изображениям и документов, содержащих визуальную информацию, а также для обычного общения с текстовым помощником. README не описывает специальную предметную область или результаты оценки качества. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображениям
- анализ страниц документов и сканов
- диалог с визуальным помощником
- описание содержимого изображения
Ограничения
В карточке нет описания специализированной области применения или оценок качества; поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- Gemma4ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- d0935bd