/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
gemma-3-27b-it
Опубликована
19 июн 2026

gemma3.5-48b_a4b

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Локальная GGUF-модель на архитектуре Gemma 4, объединяющая экспертов Gemma 3 и Gemma 4 для диалогов, математики и технических запросов.

163скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены19 июн 2026

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Gemma3.5-48B-A4B-Q4_K_M — созданная сообществом модель для диалогов и следования инструкциям, опубликованная XxACCOxX в формате GGUF. Она объединяет поведение Gemma 3 27B с базовой архитектурой Gemma 4 26B A4B: к исходным экспертам Gemma 4 добавлен банк экспертов, полученный дистилляцией активаций Gemma 3. В модели 48,1 млрд параметров, из которых на один токен задействуется около 3,8 млрд; используется 8 экспертов из 256. Контекст составляет 262 144 токена, квантование — Q4_K_M.

Модель предназначена для локального общения в режиме прямых ответов, решения математических задач, технических запросов и вопросов на общие знания. Автор приводит результат 63,21% на подвыборке MMLU-Pro из 280 заданий без режима рассуждений; это результат описанного теста, а не гарантия качества для других задач. Для запуска предназначены стеки локального инференса, например llama.cpp и Ollama. Лицензия указана как other; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • решение математических задач
  • ответы на технические запросы
  • ответы на вопросы на общие знания
  • локальное следование инструкциям

Ограничения

Опубликованный результат MMLU-Pro получен на подвыборке из 280 заданий в режиме без рассуждений и не характеризует все сценарии применения. В метаданных лицензия обозначена как other, а конкретные условия использования не приведены.

Для каких профессий подходит15

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

Gemma3.5-48B-A4B-Q4_K_M

by XxACCOxX

Gemma3.5-48B-A4B-Q4_K_M is a community-built GGUF release that combines the instruction behavior of Gemma 3 27B with the Gemma 4 26B A4B MoE backbone through full-layer activation-distilled donor experts.

The model keeps the original Gemma 4 expert bank intact, appends a second donor bank derived from Gemma 3 across all 30 language layers, and preserves a Gemma 4-compatible inference path for local deployment.

Model Summary

  • Formal name: Gemma3.5-48B-A4B-Q4_K_M
  • Architecture: gemma4
  • Quantization: Q4_K_M
  • Total parameters: 48.1B
  • Estimated active parameters: ~3.8B
  • Context length: 262,144
  • Total experts: 256
  • Experts used per token: 8
  • Expert layout:
    • slots 0..127: original Gemma 4 experts
    • slots 128..255: Gemma 3 activation-distilled donor experts

Construction

This model uses Gemma 4 26B A4B as the base MoE runtime and appends a full 30-layer donor expert bank derived from Gemma 3 27B.

The donor side was built through activation distillation rather than direct dense replacement. Non-expert backbone tensors remain aligned with the Gemma 4 runtime layout, while the appended donor experts extend the expert bank without overwriting the original Gemma 4 experts.

Previous release from the same author:

MMLU-Pro No-Think Result

On a fixed stratified MMLU-Pro subset with 280 items, 20 items per category across 14 categories, seed = 42, think = false, and num_predict = 2048, the model reaches:

  • Gemma3.5-48B-A4B-Q4_K_M: 63.21% (177 / 280)
  • Gemma 4 26B A4B base: 55.71% (156 / 280)

This is a +7.50 point improvement over the original Gemma 4 26B A4B base under the same no-think configuration.

Intended Use

Gemma3.5-48B-A4B-Q4_K_M is intended for local instruction-following use in direct-answer mode, with strong emphasis on general chat, mathematics, technical prompts, and broad knowledge tasks while retaining a relatively small active path compared with its total parameter count.

Format

This release is provided as a GGUF model for local inference stacks such as llama.cpp and Ollama-based workflows.

License

This release is derived from both Gemma 3 and Gemma 4 upstream checkpoints.

Gemma 4 model pages are published under Apache 2.0, while Gemma 3 model access remains tied to Google's usage license. Because this release combines both upstream lines, it should not be represented as a pure Apache-2.0 model artifact.

Use and redistribution should follow the applicable upstream terms for both source model families.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
6ffb3be

0 моделей