Uploaded finetuned model
- Developed by: badagoki
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-4-e2b-it-unsloth-bnb-4bit
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-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 1 июл 2026
Ссылки
gemma-12b-brain-v5
Изображение и текст → текст4 профессии
Дообученная мультимодальная Gemma 4 для диалогов по текстовым и графическим входным данным.
9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 июл 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 badagoki/gemma-12b-brain-v5 — дообученная мультимодальная модель семейства Gemma 4, опубликованная badagoki. Она предназначена для диалогов с текстовыми и графическими входными данными и генерации текстовых ответов. В метаданных указана архитектура Gemma4ForConditionalGeneration, возможности chat и vision, формат safetensors и английский язык карточки. Модель дообучена на unsloth/gemma-4-e2b-it-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает конкретные обучающие данные, специализированные сценарии, качество или ограничения модели.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображениям
- описание содержимого изображений
- диалог с текстом и изображениями
- генерация текстовых ответов на визуальные запросы
Ограничения
Карточка не приводит оценки качества, подробности обучающих данных или результаты сравнений. Указание английского языка в метаданных не подтверждает поддержку других языков.
Для каких профессий подходит4
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 180моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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
- 87bf663