/ Модель

Характеристики

Размер весов
23,8 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma4 · dense
Базовая модель
Gemma-4-12B-OBLITERATED
Библиотека
mlx
Опубликована
7 июн 2026

Gemma-4-12B-OBLITERATED-MLX-BF16

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Текстовая разговорная модель Gemma 4 в формате BF16 для генерации текста через MLX-LM на Apple Silicon.

175скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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

Gemma-4-12B-OBLITERATED-MLX-BF16 — текстовая разговорная модель семейства Gemma 4, подготовленная bsisduck для запуска через MLX-LM на системах Apple Silicon. Это конверсия BF16 без квантизации модели OBLITERATUS/Gemma-4-12B-OBLITERATED; в копии конфигурации тип архитектуры gemma4_unified заменён на gemma4 для совместимости с MLX-LM. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев.

Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на работу с библиотекой MLX-LM. Использование регулируется лицензией Gemma. Карточка не сообщает о специальных областях применения или подробных оценках качества.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание черновиков и продолжение текста
  • локальный запуск текстовой модели на Apple Silicon

Ограничения

В README описан патч конфигурации для загрузки текстовой модели в MLX-LM; поведение после конверсии отдельно не оценивается. Для запуска требуется среда MLX-LM.

Для каких профессий подходит6

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-4-12B-OBLITERATED-MLX-BF16

This is an unquantized BF16 MLX-LM conversion of OBLITERATUS/Gemma-4-12B-OBLITERATED.

Source revision: b68161d97ca96f6c354ddd614b1f4c08ad07a973

The source config declares gemma4_unified; the local conversion copy was patched to gemma4 so MLX-LM can load the text-generation model. No -q/quantization option was used, and the conversion was saved with --dtype bfloat16.

Use with MLX-LM

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("bsisduck/Gemma-4-12B-OBLITERATED-MLX-BF16")

messages = [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=False,
)

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, max_tokens=128, verbose=True)

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
de61177

0 моделей