Uploaded finetuned 16-bit (FP16) model
- Developed by: dkingtutcd
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : dkingtutcd/gemma-E4B-mt-b-split2
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-E4B-mt-b-split2
- Опубликована
- 17 сен 2026
Ссылки
gemma-E4B-mt-b-split3
Изображение и текст → текст7 профессий
Дообученная Gemma 4 для диалоговой работы с текстом и изображениями, включая ответы на вопросы по изображениям.
119скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 сен 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
Это дообученная модель семейства Gemma 4, опубликованная dkingtutcd. Она предназначена для диалоговых задач с текстом и изображениями, включая ответы на вопросы по изображению и генерацию текстовых ответов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель основана на dkingtutcd/gemma-E4B-mt-b-split2 и дообучена с использованием Unsloth и библиотеки TRL. В репозитории размещены веса в формате safetensors, в карточке указана лицензия Apache-2.0. Язык карточки — английский; сведения о размере модели и длине контекста в предоставленных данных отсутствуют.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображениям
- описание содержания изображений
- диалог с передачей текстового контекста и изображений
- генерация текстовых ответов с использованием инструментов
Ограничения
В предоставленных материалах нет результатов оценки качества или подробностей о поддерживаемых типах изображений и ограничениях контекста.
Для каких профессий подходит7
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 385моделейI.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 180моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель
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
- 4c0c58b