/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma4_unified_assistant · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
22 июн 2026

gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-assistant-safetensors-yuxinlu1

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Производная модели tepirale/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-safetensors-yuxinlu1. Gemma 4 12B в формате SafeTensors для диалогов с изображениями и агентных сценариев с инструментами.

26скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены23 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.

  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

Карточка модели tepirale/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-assistant-safetensors-yuxinlu1 на Hugging Face совпадает с карточкой tepirale/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-safetensors-yuxinlu1, поэтому описание составлено по ней.

Это версия Gemma 4 12B в формате SafeTensors, опубликованная пользователем tepirale. Согласно карточке, веса преобразованы из GGUF в SafeTensors; метаданные связывают модель с yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-GGUF и классифицируют её как дообученную производную. Модель предназначена для диалоговых сценариев с изображениями; теги также указывают на агентное использование, работу с инструментами и кодом.

Архитектура — плотная Gemma4UnifiedForConditionalGeneration, размер семейства — 12B по идентификатору модели. Карточка указывает поддержку изображений и текста, а лицензия в метаданных — Apache-2.0. README сообщает о конверсии формата, но не описывает методику преобразования или проверку сохранности поведения; сведений о контекстном окне и поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных нет.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на вопросы по изображениям
  • описание содержимого изображений в чате
  • агентные сценарии с вызовом инструментов
  • помощь с кодом в диалоговом интерфейсе

Ограничения

README содержит лишь краткие сведения о формате и конверсии, поэтому конкретные результаты, поддерживаемые языки и рабочие ограничения не описаны. Для оценки совместимости и сохранности поведения после преобразования нужна отдельная проверка.

Для каких профессий подходит6

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
  • model SafeTensors
  • model convert GGUF to SafeTensors https://huggingface.co/yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-GGUF
  • model 'gemma4-v2-Q8_0.gguf'
  • model convert by https://huggingface.co/NickyNicky
import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText, AutoModelForCausalLM

M = "tepirale/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-safetensors-yuxinlu1"   # la misma carpeta, ahora con embedders
MA= "tepirale/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-assistant-safetensors-yuxinlu1"

model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(M, dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
assistant_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MA, dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

processor = AutoProcessor.from_pretrained(M)


# Prompt - add image before text
messages = [
    {
        "role": "user", "content": [
            {"type": "image", "url": "https://raw.githubusercontent.com/google-gemma/cookbook/refs/heads/main/apps/sample-data/GoldenGate.png"},
            {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"}
        ]
    }
]

# Process input
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=False, # False True

).to(model.device)
input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

# Generate output
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, assistant_model=assistant_model) 
response = processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False)

# Parse output
processor.parse_response(response)

''' response
{'content': 'The Golden Gate Bridge, painted in its iconic International Orange, spans San Francisco Bay in California. In the foreground, a lone seagull perches atop a rocky outcrop rising from the water. The Alcatraz Island penitentiary is visible below the bridge.',
 'role': 'assistant'}
'''

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma4UnifiedAssistantForCausalLM
Ревизия весов
998219e

0 моделей