/ Модель

Характеристики

Размер весов
10,1 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma4_unified · dense
Базовая модель
gemma-4-12B-it-qat-q4_0-unquantized
Библиотека
mlx
Опубликована
9 июн 2026

gemma-4-12B-it-qat-JANG_4M

Изображение и текст → текст

Смешанно-квантованный пакет Gemma 4 на 12 млрд параметров для текстового диалога и генерации через vMLX.

89скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

JANGQ-AI подготовила пакет JANG_4M на базе инструкционной Gemma 4 Unified от Google DeepMind с 12 млрд параметров. Это мультимодальная модель для диалога и генерации текста; проверенный способ запуска через vMLX поддерживает только текстовый ввод и вывод. Веса преобразованы в смешанный формат: отдельные компоненты сохранены в fp16, проекции внимания и маршрутизатор MoE представлены в 8-битном affine-формате, а основная часть MLP и экспертов — в 4-битном affine-формате.

Конфигурация и веса содержат компоненты для обработки изображений и аудио, но описанный runtime MLX/vMLX пока не обеспечивает их работу: для этого нужна реализация Gemma 4 Unified с поддержкой мультимодальных компонентов. Видео упомянуто в конфигурации исходной модели, однако README не подтверждает его поддержку в текущем пакете. Модель предназначена для запуска в vMLX; лицензия — Gemma.

Сценарии применения

  • диалоговое общение с моделью на русском и английском языках
  • генерация текстовых ответов на запросы
  • запуск инструкционной Gemma 4 в среде MLX на Apple Silicon

Ограничения

Проверенный запуск через vMLX поддерживает только текст. Хотя компоненты изображений и аудио сохранены, для их использования требуется совместимая реализация Gemma 4 Unified; поддержка видео в этом пакете не подтверждена.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

JANGQ-AI/gemma-4-12B-it-qat-JANG_4M

JANG_4M MLX affine bundle converted from google/gemma-4-12B-it-qat-q4_0-unquantized.

This bundle keeps Gemma 4 bookends and media-sensitive components coherent: token embeddings/output projection, norms, media towers/embedders, and Gemma 4 per-layer embedding/gate/projector tensors are fp16 passthrough; self-attention and MoE router projections are 8-bit affine; decoder MLP/expert bulk is 4-bit affine.

Bundle

FieldValue
Sourcegoogle/gemma-4-12B-it-qat-q4_0-unquantized
Architecturegemma4_unified / Gemma4UnifiedForConditionalGeneration
Text layers48
Hidden size3840
Weight formatjang_affine
Top-level quantizationbits=8, group_size=32, mode=affine
Tier bitsattention=8, router=8, mlp=4, embed=16, per_layer_media=16
Quantized modules328 affine bases with .scales and .biases sidecars
Shards10 safetensors shards
Preserved source modalitiestext, vision, audio
Verified current vMLX runtimetext-only

Modalities

ModalityStatus
Textverified through the vMLX JANG text loader
Visionsource config and weights are present and preserved; standard mlx_vlm does not yet provide gemma4_unified runtime support
Audioaudio_config and audio embedder weights are present and preserved; standard mlx_vlm does not yet provide gemma4_unified runtime support
VideoNo video_config is present, so this card does not claim a verified video runtime path.

Runtime support depends on a Gemma 4 compatible MLX/vMLX loader that understands config.json quantization overrides, jang_config.json, and Gemma 4 processor/chat-template files. The current verified path is text-only through vMLX's JANG loader; vision/audio require a real gemma4_unified VLM implementation.

Runtime Metadata

  • config.json has source-derived has_vision, has_audio, has_video, modalities, and capabilities.
  • tokenizer_config.json includes bos_token_id, eos_token_id, pad_token_id, and the patched Gemma 4 chat template.
  • processor_config.json is preserved for Gemma 4 multimodal processing.
  • MTP/speculative drafter weights are not present in the source checkpoint; metadata is mtp: none / mtp_policy: none.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Gemma4UnifiedForConditionalGeneration
Ревизия весов
fd8cfbb

0 моделей