/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Архитектура
gemma4 · dense
Базовая модель
rostam-r1-stage13
Библиотека
transformers
Опубликована
13 авг 2026

rostam-r1-stage13-1

Изображение и текст → текст3 профессии

Дообученная Gemma 4 для диалога и генерации текстовых ответов на текстовые и визуальные запросы.

45скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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.

  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

rostam-r1-stage13-1 — дообученная модель prog-love/rostam-r1-stage13, созданная с использованием TRL. По метаданным это плотная модель семейства Gemma 4 с архитектурой Gemma4ForConditionalGeneration и поддержкой изображений; её основная задача — диалоговое преобразование изображений и текста в текст. Карточка показывает пример генерации ответа на текстовый вопрос, но не описывает отдельные специализированные сценарии или результаты обучения.

Модель подходит для диалога и ответов на запросы с изображениями. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для запуска в карточке приведён пример с Transformers и CUDA. Сведения о лицензии, числе параметров, длине контекста и поддерживаемых языках в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображению
  • описание содержимого изображения в диалоге
  • диалоговые ответы на текстовые вопросы

Ограничения

Карточка не сообщает результаты оценки, лицензии, размер модели или длину контекста. Языки и качество на конкретных типах изображений не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for rostam-r1-stage13-1

This model is a fine-tuned version of prog-love/rostam-r1-stage13. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="prog-love/rostam-r1-stage13-1", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 1.9.2
  • Transformers: 5.15.0
  • Pytorch: 2.11.0
  • Datasets: 5.0.1
  • Tokenizers: 0.22.2

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma4ForConditionalGeneration
Ревизия весов
8002bf3

0 моделей