Uploaded finetuned model
- Developed by: mango-man
- 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
- 27 июн 2026
Ссылки
gemma4-workshop-merged
Изображение и текст → текст
Дообученная мультимодальная Gemma 4 для диалогов и задач с изображениями.
9скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 июн 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
mango-man/gemma4-workshop-merged — дообученная модель семейства Gemma 4 от mango-man, созданная на базе unsloth/gemma-4-e2b-it-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Она предназначена для диалоговых сценариев с текстовым и визуальным вводом; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Архитектура — плотная Gemma4ForConditionalGeneration, файлы представлены в формате Safetensors.
Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям и обычного диалога. В карточке указаны английский язык и лицензия Apache 2.0. README не описывает специализированные области применения или результаты оценки качества, поэтому нельзя утверждать, что модель превосходит базовую в конкретных задачах.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображению
- описание содержимого изображения в диалоге
- текстовый диалог с ассистентом
- вызов инструментов через диалоговый интерфейс
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества или подробностей дообучения, поэтому преимущества модели для конкретных задач не подтверждены. Язык, указанный в карточке, — английский.
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
- e5df440