一位用户发布了专门针对文案和创意写作任务优化的Gemma-4-31B-it模型的窄域微调版本。该模型经过训练，旨在消除通用的营销陈词滥调，并采用以具体细节和紧凑行动号召为特征的直接响应风格。

  • 使用EqBench3进行评估，涵盖Facebook广告、冷邮件和落地页等格式的30个真实世界简报。
  • Elo得分为1657，相比基础模型的1367分，提升了290分。
  • 在由DeepSeek V4 Flash评判的盲测中，赢得了30次一对一比较中的24次（80%）。
  • 训练使用了针对精选营销简报和真实广告案例语料的QLoRA SFT方法。
  • 权重已合并为完整的bf16格式，支持256K上下文，需设置`enable_thinking=false`以获得最佳性能。

该微调版本通过避免通用聊天模型中常见的模糊表述和含糊其辞的利益描述，帮助用户生成更具体且更具情感智慧的文案。