Характеристики

Размер весов: 23,9 ГБ
Архитектура: gemma4_unified · dense
Базовая модель: gemma-4-12B-it
Библиотека: transformers
Опубликована: 26 июн 2026

Ссылки

gemma-4-12B-merge-coder40-agentic40-it20-dare_ties

Изображение и текст → текст8 профессий

Объединённая модель Gemma 4 12B с компонентами для агентных сценариев и генерации кода, поддерживающая обработку изображений и текста.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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 семейства Gemma 4 Unified, созданная автором репозитория tepirale с помощью mergekit. В качестве основы использована google/gemma-4-12B-it; методом DARE TIES объединены также модели tepirale/gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-safetensors-yuxinlu1 и tepirale/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-safetensors-yuxinlu1. Веса сохранены в формате safetensors, тип данных — bfloat16.

Модель предназначена для генерации текста по текстовым и визуальным входам, включая сценарии, сочетающие агентные возможности и генерацию кода. Метаданные указывают поддержку image-text-to-text и vision; базовая Gemma 4 поддерживает диалог, анализ изображений, видео и аудио, однако README этой объединённой модели не подтверждает отдельно все эти возможности.

Для модели не приведены результаты оценки качества или подробные инструкции по применению. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация и объяснение кода по текстовому запросу
ответы на вопросы с учётом изображения
диалог с мультимодальным ассистентом
выполнение агентных задач в текстовом взаимодействии

Ограничения

README не содержит результатов оценки, подробностей о поддерживаемых языках или подтверждения аудио- и видеовозможностей именно этой объединённой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merged-gemma4-12b

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using google/gemma-4-12B-it as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


merge_method: dare_ties
base_model: google/gemma-4-12B-it
dtype: bfloat16
parameters:
  int8_mask: true
models:
  - model: tepirale/gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-safetensors-yuxinlu1
    parameters:
      weight: 0.40
      density: 0.90
  - model: tepirale/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-safetensors-yuxinlu1
    parameters:
      weight: 0.40
      density: 0.90
  - model: google/gemma-4-12B-it
    parameters:
      weight: 0.20
      density: 1.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Gemma4UnifiedForConditionalGeneration
Ревизия весов: b52c679