MLX-версия мультимодальной Gemma 4 E2B IT с ослабленными отказами для диалогов и генерации ответов на устройствах Apple.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это версия Huihui-gemma-4-E2B-it-abliterated, преобразованная в формат MLX для использования на устройствах Apple. Модель создана на основе дообученной мультимодальной Gemma 4 E2B IT; в карточке указано, что преобразование выполнено с помощью mlx-vlm 0.6.12. Архитектура — плотная Gemma 4, класс Gemma4ForConditionalGeneration.
Модель предназначена для мультимодальных диалогов и генерации ответов. Метаданные классифицируют её как any-to-any, а базовая карточка описывает её как экспериментальную версию с ослабленными отказами. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0.
README отсылает к карточке базовой модели за подробностями; доступный текст не уточняет поддерживаемые языки и контекст. Модель экспериментальная, с ослабленными отказами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model was converted to MLX format from huihui-ai/Huihui-gemma-4-E2B-it-abliterated
using mlx-vlm version 0.6.12.
Refer to the original model card for more details on the model.
pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model EZCon/Huihui-gemma-4-E2B-it-abliterated-mlx --max-tokens 100 --temperature 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · mlx
MLX-модели работают только на Apple Silicon.