/ Модель

Характеристики

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

gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-assistant-safetensors-yuxinlu1

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая модель Gemma 4 в формате SafeTensors для генерации текста, задач программирования и мультимодальных сценариев с изображениями.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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

Это объединённая модель на архитектуре Gemma 4, опубликованная пользователем tepirale в формате SafeTensors для Transformers. Метаданные связывают её с двумя моделями: yuxinlu1/gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-GGUF и yuxinlu1/gemma-4-12B-it-Claude-4.6-4.8-Opus-GGUF. README описывает преобразование весов из GGUF в SafeTensors, но не приводит подробностей об обучении или оценке качества.

Модель предназначена для генерации текста и, согласно pipeline_tag, работы с изображениями вместе с текстом. Теги указывают на сценарии программирования, агентных задач, использования инструментов и терминала. Репозиторий использует библиотеку Transformers; лицензия — Apache 2.0. Подтверждённых сведений о поддерживаемых языках, контекстном окне и точном числе параметров в предоставленных данных нет.

Сценарии применения

  • генерация и редактирование кода
  • помощь с командами терминала
  • выполнение агентных задач с инструментами
  • ответы на запросы по изображениям и тексту

Ограничения

README не содержит результатов оценки качества или подробных инструкций по использованию; заявленные сценарии программирования и работы с инструментами следуют из тегов репозитория. Поддерживаемые языки и длина контекста не подтверждены предоставленными данными.

Для каких профессий подходит8

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 testing

model convert GGUF to SafeTensors

  • https://huggingface.co/yuxinlu1/gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-GGUF
  • https://huggingface.co/yuxinlu1/gemma-4-12B-it-Claude-4.6-4.8-Opus-GGUF/tree/main/MTP
  • model 'gemma4-coding-Q8_0.gguf'
  • MTP 'gemma-4-12B-it-MTP-BF16.gguf'

discussions - 5

image

  • model convert by https://huggingface.co/NickyNicky
import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText, AutoModelForCausalLM

M = "tepirale/gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-safetensors-yuxinlu1"   # la misma carpeta, ahora con embedders
MA= "tepirale/gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-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
4f187d0

0 моделей