Uploaded finetuned model
- Developed by: lokeshe09
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-4-31B-it
This gemma4 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 62,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma4 · dense
- Базовая модель
- gemma-4-31B-it
- Опубликована
- 14 сен 2026
Ссылки
gemma-4-31B-it-SFT_OCR_OCR
Изображение и текст → текст11 профессий
Дообученная мультимодальная Gemma 4 на 31 млрд параметров для OCR и ответов на вопросы по изображениям.
47скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 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
lokeshe09/gemma-4-31B-it-SFT_OCR_OCR — дообученная lokeshe09 мультимодальная модель Gemma 4 на 31 млрд параметров, созданная на основе unsloth/gemma-4-31B-it с использованием Unsloth и TRL. Модель принимает изображения и текст и предназначена для ответов на запросы по изображениям; название указывает на дообучение для OCR и извлечения текста из изображений.
Модель использует плотную архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о контекстном окне или конкретных языках OCR; метаданные карточки указывают английский язык.
Сценарии применения
- распознавание текста на изображениях и сканах
- извлечение текста из фотографий документов
- ответы на вопросы о содержимом изображения
- диалог по изображению с текстовой инструкцией
Ограничения
В README не приведены результаты оценки качества OCR и подробности обучающих данных. Указание на OCR основано на названии модели; языки распознавания текста отдельно не описаны.
Для каких профессий подходит11
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
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
- 29368a5