Uploaded finetuned model
- Developed by: mfielding92
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : mfielding92/gemini-3.1-pro-distill-reasoning-12B-QVO-HF
This gemma3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Размер весов
- 24,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma3 · dense
- Базовая модель
- gemini-3.1-pro-distill-reasoning-12B-QVO-HF
- Опубликована
- 20 фев 2026
Ссылки
gemini-3.1-pro-distill-reasoning-12B-QKVO-HF
Изображение и текст → текст4 профессии
Дообученная мультимодальная модель Gemma 3 для диалоговых ответов на текстовые запросы и изображения.
583скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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
Это дообученная модель семейства Gemma 3, опубликованная mfielding92 и основанная на mfielding92/gemini-3.1-pro-distill-reasoning-12B-QVO-HF. Она предназначена для диалоговой работы с текстом и изображениями: модель принимает текстовые запросы и изображения и формирует текстовые ответы. В карточке указано, что модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face.
Модель представлена в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные прикладные области или конкретные преимущества дообучения.
Сценарии применения
- ответы на вопросы об изображениях
- описание содержимого изображений
- диалог по текстовым запросам
- объяснение визуальных деталей по запросу
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества или результатов испытаний; сведения о длине контекста и подробностях обучения отсутствуют.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.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 180моделей
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
- Gemma3ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 060e5e7