/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
27,4 млрд
Размер весов
61,4 ГБ
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
gemma4_text · dense
Базовая модель
gemma-4-31B-it
Библиотека
transformers
Опубликована
21 июл 2026

danskgpt-v4-31b

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Датская дообученная Gemma4 для понимания текста, ответов на вопросы и задач языкового помощника на датском языке.

114скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 июл 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 «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

danskgpt-v4-31b — дообученная на датских данных текстовая модель syvai на базе google/gemma-4-31B-it. Это плотная причинная языковая модель Gemma4ForCausalLM с 27,4 млрд параметров, поддерживающая диалоги и контекст до 262 144 токенов. Для работы следует использовать шаблон чата Gemma-4.

Модель предназначена для задач на датском языке: понимания текста, ответов на вопросы по знаниям и рассуждениям, классификации, распознавания именованных сущностей и работы в роли общего помощника. Она также подходит для перефразирования и краткого пересказа датских текстов. Чекпойнт описан как текстовый; формат файлов — safetensors, обучение выполнено методом QLoRA.

На открытых запросах модель может отвечать более кратко и категорично, чем исходная модель. Она наследует смещения и ограниченность знаний базовой модели; для решений с высокими последствиями требуется проверка человеком. Лицензия — CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по датским текстам
  • классификация отзывов на датском языке
  • распознавание именованных сущностей в датских документах
  • пересказ датского текста
  • перефразирование датских предложений
  • диалог с помощником на датском языке

Ограничения

На открытых запросах модель может быть более краткой и категоричной, чем базовая. Наследует смещения и ограниченность знаний базовой модели; для задач с высокими последствиями необходим контроль человека.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

danskgpt-v4-31b

A Danish fine-tune of google/gemma-4-31B-it, tuned to be strong on Danish understanding, knowledge and reasoning tasks. It is a text-only Gemma4ForCausalLM checkpoint in bf16.

Usage

The model uses Gemma-4's chat format — always go through apply_chat_template (or vLLM's chat) so the <|turn> / <turn|> markers are added correctly.

Transformers

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "syvai/danskgpt-v4-31b"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

messages = [
    {"role": "user", "content": "Forklar kort, hvad fotosyntese er, og hvorfor det er vigtigt."},
]
inputs = tok.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.9)
print(tok.decode(out[0][inputs.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

vLLM

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="syvai/danskgpt-v4-31b", dtype="bfloat16")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Giv mig tre forslag til en hyggelig weekendtur i Jylland."},
]
out = llm.chat(messages, SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=512))
print(out[0].outputs[0].text)

More Danish prompt ideas: "Omskriv denne sætning, så den bliver mere formel: ...", "Opsummer teksten nedenfor i tre punkter på dansk: ...", "Er følgende anmeldelse positiv eller negativ? ...".

Training

danskgpt-v4-31b is a QLoRA fine-tune (rank 16, 4-bit NF4 base, bf16 compute, 2 epochs) of google/gemma-4-31B-it, trained on Danish task data to strengthen Danish understanding, knowledge and reasoning.

Intended use & limitations

  • Intended use: Danish NLP — classification, reading comprehension, knowledge/reasoning Q&A, NER, and general Danish assistant tasks.
  • Limitations: As a task-tuned model, it can be more terse/decisive than the base on open-ended generation. It inherits the base model's biases and knowledge cutoff. Not intended for high-stakes use without human oversight.

License

Released under CC-BY-4.0, consistent with other SyvAI models. Use of the base model is additionally subject to Google's Gemma terms.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma4ForCausalLM
Ревизия весов
b86d42e

0 моделей