Uploaded finetuned model
- Developed by: didula-wso2
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-4-E4B-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-E4B-it
- Опубликована
- 22 июн 2026
Ссылки
gemma4_sft-ballerina_klge_easysft_16bit_vllm
Изображение и текст → текст
Производная модели didula-wso2/gemma4_sft-julia_klgesft_16bit_vllm. Дообученная мультимодальная Gemma 4 E4B Instruct для диалога и генерации текста по запросам и изображениям.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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
Карточка модели didula-wso2/gemma4_sft-ballerina_klge_easysft_16bit_vllm на Hugging Face совпадает с карточкой didula-wso2/gemma4_sft-julia_klgesft_16bit_vllm, поэтому описание составлено по ней.
Модель didula-wso2/gemma4_sft-julia_klgesft_16bit — дообученная didula-wso2 мультимодальная Gemma 4 E4B Instruct. Она предназначена для диалога и генерации ответов по текстовым запросам и изображениям. В основе — плотная архитектура Gemma 4 с поддержкой зрения; веса опубликованы в формате Safetensors. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает, на каких данных и для каких специальных сценариев выполнялось дообучение, поэтому качество и ограничения именно этой версии не описаны.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображениям
- описание содержания изображений
- диалог с мультимодальным ассистентом
Ограничения
Карточка не раскрывает данные и цели дообучения или результаты оценки этой версии, поэтому её качество в конкретных сценариях не установлено.
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
- 263cc0d