Uploaded finetuned model
- Developed by: didula-wso2
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : didula-wso2/gemma4_sft-julia_klgesft_16bit_vllm
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
- gemma4_sft-julia_klgesft_16bit_vllm
- Опубликована
- 30 июн 2026
Ссылки
gemma-4-E4B-rl70
Изображение и текст → текст5 профессий
Дообученная мультимодальная Gemma 4 E4B для диалога и генерации текстовых ответов по запросам и изображениям.
11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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.
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
didula-wso2/gemma-4-E4B-rl70 — дообученная модель на архитектуре Gemma 4 E4B, разработанная didula-wso2 на базе didula-wso2/gemma4_sft-julia_klgesft_16bit_vllm. Она предназначена для диалоговых задач с текстовыми запросами и изображениями и генерации текста по визуальному содержимому. Модель использует архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration; веса опубликованы в формате safetensors.
Модель поддерживает английский язык и мультимодальный ввод текста и изображений. В README указано, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- диалог с моделью по текстовым запросам
- ответы на вопросы о содержимом изображений
- генерация описаний изображений
- анализ визуальных материалов в диалоговом интерфейсе
Ограничения
В карточке не приведены результаты оценки качества или подробности набора данных дообучения.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей
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
- fa0c4a2