Uploaded finetuned model
- Developed by: yildirim34
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-4-26b-a4b-it
This gemma4 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 51,6 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma4 · dense
- Базовая модель
- gemma-4-26b-a4b-it
- Опубликована
- 1 окт 2026
Ссылки
birag-gemma4-26b
Изображение и текст → текст6 профессий
Дообученная Gemma 4 для диалогов и формирования текстовых ответов по тексту и изображениям.
130скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 окт 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.
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
yildirim34/birag-gemma4-26b — дообученная мультимодальная модель семейства Gemma 4, разработанная пользователем yildirim34 на основе unsloth/gemma-4-26b-a4b-it. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL.
Модель предназначена для диалогов и задач image-text-to-text: она принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы. В репозитории представлены веса safetensors и варианты GGUF с квантизацией Q4_K_M и Q8_0; модель поддерживает интерфейс вызова инструментов.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированную область применения или известные ограничения качества.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображению
- описание содержимого изображения в диалоге
- визуальный помощник с текстовыми запросами
- диалоговое взаимодействие с вызовом инструментов
Ограничения
Карточка не приводит результатов оценки качества или ограничений модели; её специализация за пределами image-text-to-text не описана.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Gemma4ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 2f4a8b4