/ Модель

Характеристики

Размер весов
51,6 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma4 · dense
Базовая модель
gemma-4-26b-a4b-it
Библиотека
mlx
Опубликована
27 июн 2026

gemma-4-26B-A4B-it-mlx-bf16

Изображение и текст → текст3 профессии

Конверсия Gemma 4 26B-A4B Instruct в формате MLX для диалогов и ответов по изображениям.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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

ToPo-ToPo подготовил конверсию Gemma 4 26B-A4B Instruct из google/gemma-4-26b-a4b-it для запуска с библиотекой MLX и mlx-vlm. Это мультимодальная модель семейства Gemma 4 с архитектурой MoE и 128 экспертами; веса хранятся в формате safetensors с точностью bf16 без квантизации. Модель принимает текст и изображения и предназначена для диалогов и генерации ответов с учётом визуального содержимого.

Конверсия проверена на загрузку и корректную генерацию текста в mlx-vlm 0.6.3. В репозитории изменён шаблон чата: для ответов после вызова инструмента он подавляет канал рассуждений, когда отключён режим thinking; веса модели это изменение не затрагивает. Лицензия — Gemma. Контекстное окно и поддерживаемые языки в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображению
  • диалог с учётом изображения и текстового запроса
  • описание визуального содержимого
  • запуск мультимодальной Gemma 4 на оборудовании Apple через MLX

Ограничения

Конверсия проверена на загрузку и генерацию текста с mlx-vlm 0.6.3; другие сценарии в карточке не подтверждены. Шаблон чата отличается от исходного в обработке ответов инструментов при отключённом thinking.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ToPo-ToPo/gemma-4-26B-A4B-it-mlx-bf16

MLX bf16 conversion of google/gemma-4-26b-a4b-it (Gemma 4 26B-A4B, MoE / 128 experts), made with mlx-vlm 0.6.3.

Provenance (self-converted)

  • Source: google/gemma-4-26b-a4b-it (license: gemma)
  • Quantization: bf16 (16-bit, unquantized)
  • Tool: mlx-vlm 0.6.3 mlx_vlm.convert (experts stored fused in source; no patch needed)
  • Validated: loads and translates correctly under mlx-vlm 0.6.3.

Usage

from mlx_vlm import load
model, processor = load("ToPo-ToPo/gemma-4-26B-A4B-it-mlx-bf16")

License

Derivative of Google Gemma; governed by the Gemma Terms of Use (https://ai.google.dev/gemma/terms) and Prohibited Use Policy. Converted to MLX.

⚡ MTP drafter (speculative decoding)

Use google/gemma-4-26B-A4B-it-assistant — Google's official MTP drafter for this model. It loads directly in mlx-vlm (>= 0.6.3), needs no conversion, and speculative decoding is lossless. Drafters are size-specific and not interchangeable across Gemma 4 variants.

🔧 Patched chat template

chat_template.jinja differs from Google's Gemma 4 Canonical Chat Template (2026-07-09) by one intentional change; everything else is untouched.

The canonical template suppresses the thinking channel at the start of a normal model turn, but emits nothing after a tool response when enable_thinking is false. The model may then open a thinking channel on its own, and a quantized model sometimes writes the literal word thought into the answer. This patch gives the tool_response branch the same suppression:

{%- elif ns.prev_message_type == 'tool_response' -%}
    {%- if enable_thinking -%}
        {{- '<|channel>thought\n' -}}
    {%- else -%}
        {{- '<|channel>thought\n<channel|>' -}}
    {%- endif -%}
{%- endif -%}

Only that case changes — the other prompt paths render byte-identical to the canonical template. To get stock behaviour, replace chat_template.jinja with the one from the base model repo; the weights are unaffected.

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
1af0215

0 моделей