Дообученная Gemma 4 E2B Instruct для агентного программирования с поддержкой диалога и вызова инструментов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это дообученная на QLoRA модель Google Gemma 4 E2B Instruct, подготовленная автором rohitsoni1010 для агентного программирования. В основе — плотная мультимодальная архитектура Gemma4ForConditionalGeneration; модель поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. В README указан набор настройки sft_balanced, а в метаданных — обучение на датасете r0b0tlab/qwen3.8-max-glm5.2-kimi-k3-distillation и формат safetensors.
Модель предназначена для задач программирования с агентным поведением, где полезны диалог и вызов инструментов. Описание карточки не уточняет конкретные языки программирования, контекстное окно, поддерживаемые модальности на входе этой версии или результаты оценки качества. Лицензия — Gemma; применяются условия лицензии Google Gemma.
README не приводит оценок качества, контекстного окна и конкретных языков программирования. Указание на вызов инструментов описывает интерфейс, но само по себе не гарантирует совместимость с конкретной средой или агентным фреймворком.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a fine-tuned for agentic coding on QLora (config: sft_balanced).
unsloth/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantizedr0b0tlab/qwen3.8-max-glm5.2-kimi-k3-distillationНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Any-to-any модели пока не поддерживаются.