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-task_arithmetic

Изображение и текст → текст9 профессий

Слияние Gemma 4 12B с моделями для программирования и агентных сценариев для диалоговой работы с текстом и изображениями.

15скачиваний за 30 дней1лайквеса 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

Мультимодальная инструкционная модель Gemma 4 Unified, созданная tepirale слиянием через Task Arithmetic на базе google/gemma-4-12B-it и двух производных моделей, ориентированных на программирование и агентные сценарии. Репозиторий содержит веса Safetensors и предназначен для диалогового использования; модель принимает текст и изображения и генерирует текстовые ответы.

Слияние объединяет возможности исходной модели Google с направлениями coder и agentic. По данным карточки, модель поддерживает зрительные входы и относится к задаче image-text-to-text; базовая Gemma 4 также описана как мультимодальная модель для диалога, анализа изображений, видео и аудио, а также генерации кода. README не приводит отдельной оценки качества или подробностей об используемых сценариях.

Лицензия, размер параметров, поддерживаемые языки и длина контекста в предоставленных данных не указаны. Практические ограничения и качество объединённых возможностей не описаны; сведения о лицензии исходной модели не позволяют установить условия лицензирования этого репозитория.

Сценарии применения

диалоговые ответы на текстовые запросы
ответы на вопросы по изображению
анализ изображений в чате
генерация и обсуждение кода
выполнение агентных сценариев

Ограничения

README и метаданные не приводят оценки качества, поддерживаемые языки, длину контекста или условия лицензирования данного репозитория. Возможности и ограничения унаследованных моделей после слияния отдельно не оценены.

Для каких профессий подходит9

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.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

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 Task Arithmetic 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: task_arithmetic
base_model: google/gemma-4-12B-it
dtype: bfloat16
parameters:
  normalize: true
models:
  - model: google/gemma-4-12B-it
    parameters:
      weight: 1.0 # Base limpia que mantiene la estructura gramatical
  - model: tepirale/gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-safetensors-yuxinlu1
    parameters:
      weight: 0.35 # Inyecta la habilidad de código puro
  - model: tepirale/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-safetensors-yuxinlu1
    parameters:
      weight: 0.35 # Inyecta la lógica y uso de herramientas de agente

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: 2b6340f