Uploaded finetuned model
- Developed by: iautolee
- 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
- 13 авг 2026
Ссылки
gemma-2b-brain-v1
Изображение и текст → текст3 профессии
Дообученная iautolee модель Gemma 4 для диалоговых задач с изображениями и текстовыми ответами.
249скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 авг 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
iautolee/gemma-2b-brain-v1 — дообученная модель семейства Gemma 4, разработанная iautolee на основе unsloth/gemma-4-e2b-it-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Она предназначена для диалоговых сценариев с изображениями: принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы. В метаданных указаны архитектура Gemma4ForConditionalGeneration, плотная архитектура, поддержка зрения и формат safetensors.
Модель поддерживает английский язык и распространяется по лицензии Apache 2.0. Данных о размере модели, длине контекста и специальных областях применения в карточке нет.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображению
- описание содержимого изображения
- диалог с визуальным контекстом
Ограничения
Карточка не описывает качество на отдельных задачах и не приводит длину контекста или размер модели.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.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
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
- d30adda