Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 30,9 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 22 авг 2026
Ссылки
gemma3.8-27B-FP8
ark4004/gemma3.8-27B-FP8 — репозиторий на Hugging Face, опубликованный пользователем ark4004.
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
По истории репозитория он является копией Qwen/Qwen3.8-27B-FP8, поэтому название Gemma не подтверждает принадлежность к семейству Gemma. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и обработки изображений с текстом: заявлена совместимость с Transformers, vLLM и SGLang, а примеры показывают ответы на текстовые запросы и анализ изображений.
Это постобученная мультимодальная модель класса image-text-to-text с заявленным размером 27B параметров и FP8-квантизацией; для исходной Qwen-версии указана fine-grained FP8-квантизация с размером блока 128. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Точные архитектурные детали, поддерживаемые языки, размер контекстного окна, результаты оценки, сильные стороны и ограничения именно копии ark4004 в доступных данных надежно не указаны, поэтому их нельзя утверждать.
Для каких профессий подходит14
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
- II.2Создание и понимание программного кода
- I.3Извлечение и структурирование данных
- I.7Речь, диалоги и встречи
- I.6Перевод и языковая адаптация
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- I.1Поиск и навигация по информации
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3_5ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 7ccbebe