/ Модель

Характеристики

Размер весов
4 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma4 · dense
Базовая модель
gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized
Библиотека
mlx
Опубликована
9 июн 2026

gemma-4-E2B-it-qat-MXFP4

Изображение и текст → текст9 профессий

Квантизированный пакет Gemma 4 E2B Instruct для мультимодальных диалогов с текстом, изображениями и аудио на Apple Silicon через MLX.

138скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены9 июн 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

OsaurusAI подготовила пакет Google Gemma 4 E2B Instruct для запуска на Apple Silicon через MLX и совместимые среды vMLX. Это плотная мультимодальная модель класса Gemma4 с архитектурой Gemma4ForConditionalGeneration: 35 текстовых слоёв, из них 7 используют полное внимание, а 28 — скользящее. Линейные слои декодера квантизированы в MXFP4 с размером группы 32; эмбеддинги, нормализации и ранние медиаблоки сохранены в fp16.

Модель принимает текст, изображения и аудио и выдаёт текст; поддерживаются диалоги и интерфейс вызова инструментов. Аудиокодировщик и конфигурация vision сохранены в пакете. Подтверждённого пути обработки видео нет. Для загрузки нужны MLX/vMLX с поддержкой Gemma 4 MXFP4; пакет не совместим с GGUF-рантаймами. Лицензия и ограничения использования соответствуют условиям Google Gemma.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на вопросы по тексту и изображениям
  • анализ и описание изображений
  • обработка аудиовхода в мультимодальном диалоге
  • запуск мультимодального чат-ассистента локально на Apple Silicon
  • вызов инструментов из диалога

Ограничения

Пакет предназначен для MLX/vMLX с поддержкой Gemma 4 MXFP4 и не подходит для GGUF-рантаймов. Обработка видео не подтверждена; условия использования ограничены лицензией Google Gemma.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

OsaurusAI/gemma-4-E2B-it-qat-MXFP4

MXFP4 MLX bundle converted from google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized. Decoder linears are quantized with MLX mxfp4 at group size 32; embeddings, norms, and Gemma 4 early-fusion media embedders are preserved as fp16 passthrough.

Bundle

FieldValue
Sourcegoogle/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized
Architecturegemma4 / Gemma4ForConditionalGeneration
Text layers35 total (7 full attention, 28 sliding attention)
Hidden size1536
Quantizationmxfp4, bits=4, group_size=32
Quantized weights277 tensors with matching .scales sidecars
Shards4 safetensors shards
Indexed weight bytes3.73 GiB
Processorprocessor_class=Gemma4Processor, image_seq_length=280, audio_seq_length=750, audio_ms_per_token=40, video_processor=present

Modalities

PathStatus
TextPreserved
Visionmodel_type=gemma4_vision, num_hidden_layers=16, hidden_size=768, patch_size=16
Audiomodel_type=gemma4_audio, num_hidden_layers=12, hidden_size=1024
Videono video_config

Audio encoder/config is present and preserved.

No video_config is present in the source config; the processor file includes a video processor block, but this card does not claim a verified video runtime path.

Tokenizer And Template

FieldValue
BOS token/id<bos> / 2
EOS token/id<eos> / [1, 106, 50]
PAD token/id<pad> / 0
Suppress tokensnull
Chat templatechat_template.jinja, also folded into tokenizer_config.json
Tool parser metadatagemma4
Reasoning parser metadatagemma4

The chat template keeps Gemma 4 turn/channel formatting and includes the required-tool-choice compatibility stanza used by vMLX/Osaurus runtimes. The empty no-thinking thought-channel prefill is removed so non-thinking turns start in visible assistant content.

Files To Keep Together

  • config.json
  • jang_config.json
  • model.safetensors.index.json
  • all model-*.safetensors shards
  • tokenizer.json
  • tokenizer_config.json
  • processor_config.json
  • generation_config.json
  • chat_template.jinja

Loading

Use an MLX/vMLX runtime with Gemma 4 MXFP4 support. This bundle is not GGUF and should not be loaded with GGUF runtimes.

from mlx_vlm import load, generate

model, processor = load("OsaurusAI/gemma-4-E2B-it-qat-MXFP4")

Notes

This is a quantized derivative of Google's Gemma 4 QAT release. License and use restrictions follow the upstream Gemma terms. Packaged for Apple Silicon MLX/vMLX use. Contact: eric@osaurus.ai.

Bundle Metadata

This bundle metadata is source-derived: text=true, vision=true, audio=true, video=false. No video runtime path is claimed unless video_config is present.

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
Gemma4ForConditionalGeneration
Ревизия весов
da2cd74

0 моделей