/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
gemma-4-26B-A4B-it-GGUF
Библиотека
llama.cpp
Опубликована
3 июн 2026

gemma-4-26B-A4B-it-GGUF-Tater-NoThink

Изображение и текст → текст9 профессий

Это совместимая сборка Gemma 4 26B-A4B-it в формате GGUF для llama.cpp, подготовленная TaterTotterson на основе релиза unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF.

2 038скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 авг 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

Модель предназначена для диалоговых задач и сценариев image-text-to-text, включая работу с изображениями через отдельный vision projector. Сборка не является новым fine-tune: основные веса и проектор взяты из upstream-релиза, а шаблон чата изменён так, чтобы принудительно отключать режим рассуждений и использовать no-thinking path.

Основной файл использует квантизацию UD Q4_K_M; точный размер модели, максимальная длина контекста и поддерживаемые языки в README не указаны. Для ускорения генерации предусмотрена speculative decoding с совместимыми боковыми моделями MTP Q8_0 или DFlash Q8_0. Они не являются самостоятельными чат-моделями и должны использоваться только с данной целевой моделью Gemma 4 26B-A4B-it. Поддержка vision требует файла mmproj-F16.gguf.

Сильные стороны сборки — интеграция с llama.cpp и Tater, поддержка обработки изображений, принудительное отключение рассуждений и возможность ускорения вывода посредством MTP или DFlash. Фактический прирост скорости зависит от запроса, оборудования, длины контекста и доли принятых черновых токенов. Ограничения включают необходимость совместимой свежей версии llama.cpp, отдельного projector для vision и корректно подобранной draft-модели; параметры контекста и языковые возможности не заявлены. Лицензия — Apache 2.0.

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

gemma-4-26B-A4B-it-GGUF Tater NoThink

This is a Tater NoThink test build of unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF, bundled with compatible Multi-Token Prediction (MTP) and DFlash draft models for llama.cpp speculative decoding.

The main model weights and projector are from the upstream Unsloth GGUF release. The only intended change to the main text model is its embedded GGUF tokenizer.chat_template metadata:

  • gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M.gguf

The template is patched to force:

{%- set enable_thinking = false -%}

This makes the model prefer the no-thinking chat-template path even when a client accidentally exposes or passes a thinking flag.

Included Files

  • gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M.gguf: Tater NoThink patched GGUF.
  • mmproj-F16.gguf: unchanged upstream vision projector.
  • gemma-4-26B-A4B-it-MTP-Q8_0.gguf: Q8_0 MTP draft model converted from Google's official Gemma 4 assistant checkpoint. This is a sidecar draft model, not a standalone chat model.
  • gemma-4-26B-A4B-it-DFlash-Q8_0.gguf: Q8_0 DFlash draft model from the exact Gemma 4 26B-A4B-it DFlash checkpoint. This is also a sidecar draft model, not a standalone chat model.

Speculative Decoding In Tater

Download the main model and one compatible draft model, then configure the llama.cpp provider in Tater.

MTP

  1. Select gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M.gguf as the main model.
  2. Enable Speculative Decoding.
  3. Set Method to Multi-Token Prediction (MTP).
  4. Select gemma-4-26B-A4B-it-MTP-Q8_0.gguf under Draft Model (GGUF).
  5. Leave Maximum Draft Tokens at the recommended value of 3, then use Save & Load.

The draft must be paired with this Gemma 4 26B target family. It is not interchangeable with DFlash, DSpark, or drafts made for another target model.

DFlash

  1. Select gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M.gguf as the main model.
  2. Enable Speculative Decoding.
  3. Set Method to DFlash.
  4. Select gemma-4-26B-A4B-it-DFlash-Q8_0.gguf under Draft Model (GGUF).
  5. Set Maximum Draft Tokens to 3, then use Save & Load.

The DFlash checkpoint was trained with a block size of 16, but its published mixed-workload benchmark found 3 to be the best general starting value. Structured tasks such as code or JSON may benefit from 4 or 5.

llama.cpp command-line example

Use a recent llama.cpp build with Gemma 4 MTP support:

llama-server \
  --model gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M.gguf \
  --model-draft gemma-4-26B-A4B-it-MTP-Q8_0.gguf \
  --spec-type draft-mtp \
  --spec-draft-n-max 3 \
  --jinja \
  --flash-attn on

For DFlash, replace the draft model and speculative type:

llama-server \
  --model gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M.gguf \
  --model-draft gemma-4-26B-A4B-it-DFlash-Q8_0.gguf \
  --spec-type draft-dflash \
  --spec-draft-n-max 3 \
  --jinja \
  --flash-attn on

Actual speedup depends on prompt, hardware, context length, and draft acceptance rate.

Source And Attribution

Upstream repository:

License:

  • Apache 2.0

This repo is meant as a practical Tater compatibility build, not a new model or fine tune.

Draft model provenance

The MTP sidecar was converted from google/gemma-4-26B-A4B-it-assistant revision 6e5aaaf4c42b98394530b8fda2e95cadd65c151c with llama.cpp revision 8e7f22b67ef4, using Q8_0 output. During conversion, the source tokenizer configuration's empty extra_special_tokens list was treated as an empty mapping to satisfy the converter; model weights were not changed.

The DFlash sidecar is redistributed unchanged from williamliao/gemma-4-26B-A4B-it-DFlash-GGUF revision d1800ac59f255542ae096018fa696f03918066a6. That conversion is derived from the Apache-2.0-licensed z-lab/gemma-4-26B-A4B-it-DFlash checkpoint and was tested by its publisher with llama.cpp and the same Gemma 4 26B-A4B-it target family.

FileSizeSHA-256
gemma-4-26B-A4B-it-MTP-Q8_0.gguf461,766,592 bytes9764ab8276181017bf565c2be9e7c61cc59b6f74f877c3d1514ca36e01d040f1
gemma-4-26B-A4B-it-DFlash-Q8_0.gguf472,432,704 bytes48ecabebc399e5424b89913197204f80cda23e42228c67b6725f1ab1cc8f5da3

DSpark Status

A Gemma 4 26B-A4B-it DSpark GGUF exists, but its current SpecForge conversion requires llama.cpp PR #26275 and the dflash.bonus_anchor runtime behavior. That support is not present in the llama.cpp revision bundled with the current Tater release, so the DSpark file is intentionally not mirrored here yet. It will be suitable to add after Tater moves to a compatible llama.cpp revision and passes a paired-model test.

Tater Usage

Use this repo as a llama.cpp GGUF model in Tater. For vision, select mmproj-F16.gguf as the projector.

Recommended first file:

gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M.gguf

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
37ff13a

0 моделей