/ Модель

Характеристики

Размер весов
51,6 ГБ
Архитектура
gemma4 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
12 июн 2026

K2-nano-v1

Изображение и текст → текст3 профессии

Слитая модель Gemma 4 для диалога и формирования текстовых ответов по тексту и изображениям.

12скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 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 «Изображение → 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

K2-nano-v1 — слитая модель на архитектуре Gemma 4, созданная методом Tri-Ring с помощью mergekit. Она предназначена для диалоговых сценариев с текстом и изображениями: принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы. В README указаны три объединённые модели и базовая модель с локальными путями, поэтому определить их публичные идентификаторы Hugging Face нельзя.

Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. В метаданных указан тип задачи image-text-to-text и возможность работы с изображениями. Лицензия, размер модели, длина контекста и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не определены.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям
  • описание изображений в диалоге
  • визуальный чат с текстовыми запросами

Ограничения

Поддерживаемые языки, размер модели и длина контекста не определены по предоставленным данным. Публичные идентификаторы объединённых моделей не указаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

output002

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Tri-Ring merge method using /mnt/e/text-generation-webui-1.14/user_data/models/k2-nano-zero as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • /mnt/f/mergekit-my-test-gemma4/output000
  • /mnt/f/mergekit-my-test-gemma4/output001
  • /mnt/e/text-generation-webui-1.14/user_data/models/k2-nano-karcher-100000

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

# Tri-Ring: exactly three non-base models are used as the three ring centres.
merge_method: tri_ring
base_model: /mnt/e/text-generation-webui-1.14/user_data/models/k2-nano-zero
models:
  - model: /mnt/f/mergekit-my-test-gemma4/output000
    parameters:
      weight: 0.34
  - model: /mnt/f/mergekit-my-test-gemma4/output001
    parameters:
      weight: 0.33
  - model: /mnt/e/text-generation-webui-1.14/user_data/models/k2-nano-karcher-100000
    parameters:
      weight: 0.33
parameters:
  normalize_weights: true
  overlap_alpha: 0.35
  ring_temperature: 4.0
  max_iter: 8
  tol: 1e-6
  eps: 1e-8
dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma4ForConditionalGeneration
Ревизия весов
e6f78fb

0 моделей