Uploaded finetuned model
- Developed by: ligaments-dev
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-4-e4b-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-e4b-it-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 15 июл 2026
Ссылки
PulseNOCV1.3
Изображение и текст → текст
Дообученная модель Gemma 4 для диалоговых задач, в которых нужно анализировать изображения и текст и отвечать текстом.
7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 июл 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
PulseNOCV1.3 — дообученная ligaments-dev модель на архитектуре Gemma 4, основанная на unsloth/gemma-4-e4b-it-unsloth-bnb-4bit. Она предназначена для диалоговых задач с изображениями и текстом: принимает текст и изображения и формирует текстовый ответ. В метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL.
Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не описывают обучающие данные, специализированные сценарии или результаты оценки качества, поэтому назначение модели следует считать общим; качество ответов и вызова инструментов может зависеть от конкретной задачи.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображению
- диалог с учётом изображения и текстового запроса
- описание содержимого изображения
- извлечение сведений из изображения по запросу
Ограничения
README не приводит сведения о данных обучения, оценках качества или конкретных ограничениях применения. Поддержка вызова инструментов указана в метаданных, но её возможности и совместимость отдельно не описаны.
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
- 6c5bfd9