/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma3 · dense
Базовая модель
gemma-3-27b-it
Библиотека
transformers
Опубликована
30 сен 2025

RiverCub-Gemma-3-27B

Изображение и текст → текст7 профессий

Слитая методом SLERP мультимодальная модель Gemma 3 на 27 млрд параметров для диалогов, генерации текста и ответов на вопросы по изображениям.

34скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены1 окт 2025

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

RiverCub-Gemma-3-27B — диалоговая мультимодальная модель, созданная lemon07r с помощью слияния методом SLERP двух моделей Gemma 3 на 27 млрд параметров: unsloth/gemma-3-27b-it и TheDrummer/Big-Tiger-Gemma-27B-v3. Она предназначена для общения, генерации текста и ответов на вопросы по изображениям; карточка Hugging Face относит её к задаче image-text-to-text и указывает архитектуру Gemma 3 с плотной моделью условной генерации.

Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. Автор отмечает, что выбрал компоненты после тестирования множества вариантов и рекомендует iMatrix-версию. В карточке указаны библиотека Transformers и лицензия Gemma. Количественная оценка качества и длина контекста в предоставленных данных не приводятся.

Сценарии применения

  • диалоговое общение и ответы на вопросы
  • генерация текста по запросу
  • ответы на вопросы о содержимом изображения
  • описание изображений в чате

Ограничения

Автор характеризует качество субъективно и не приводит результатов формальных оценок. Предоставленные материалы не сообщают длину контекста или конкретный перечень поддерживаемых языков.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

RiverCub-Gemma-3-27B

A slerp merge of what I believe to be the two best gemma 3 27b models after extensive testing of many. Unfortunately most finetunes of this model seem to make it come out worse than google's official instruct trained model, hence why I am using it in this slerp merge to keep some of it's magic. It really is quite good. Big tiger gemma v3 was surprisingly pretty good too, and seemed much less lobotomized compared to a lot of the other models I tested.

Quants

GGUFs

iMatrix

Static

Special Thanks

Big thanks to everyone over at the KoboldAI discord. The members there have helped me a ton with various things over the long while I've been there, even letting me borrow GPU hours on runpod for some testing at some point. ɛmpti gets today's special thanks in particular for helping me figure out how to get rid of the extra head that was carried over from drummer's model.. which seems to have been caused by an issue with axolotl.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

modules:
  text_decoder:
    slices:
      - sources:
          - model: unsloth/gemma-3-27b-it
            layer_range: [0, 62]
          - model: TheDrummer/Big-Tiger-Gemma-27B-v3
            layer_range: [0, 62]
  vision_tower:
    models:
      - model: unsloth/gemma-3-27b-it
  multi_modal_projector:
    models:
      - model: unsloth/gemma-3-27b-it
merge_method: slerp
base_model: unsloth/gemma-3-27b-it
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForConditionalGeneration
Ревизия весов
3cf01d3

0 моделей