/ Модель

Характеристики

Архитектура
gemma4 · dense
Базовая модель
gemma-4-26B-A4B-it
Опубликована
9 апр 2026

gemma-4-26B-A4B-it-W4A16

Изображение и текст → текст12 профессий

Квантованный мультимодальный checkpoint базовой модели google/gemma-4-26B-A4B-it, разработанной Google.

1 177скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены27 апр 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

Данный вариант опубликован пользователем dhruvil237 и предназначен для задач генерации текста и обработки изображений совместно с текстовыми запросами, включая мультимодальный inference и развёртывание через vLLM.

Модель использует архитектуру Gemma 4 с MoE-компонентами и имеет обозначение 26B A4B. Применена GPTQ-квантизация только весов W4A16: 4-битные знаковые симметричные групповые веса и активации в формате bfloat16, размер группы — 64. Экспорт выполнен в формате compressed-tensors/pack-quantized; калибровка проводилась на смешанных текстовых и изображенческих данных. Сильными сторонами являются существенно сниженные требования к памяти и поддержка текстовой и визуальной модальностей. Для работы требуется совместимая версия vLLM с поддержкой квантованных MoE Gemma 4; README не содержит сведений о языках, размере контекста и лицензии.

Для каких профессий подходит12

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-W4A16

This repository contains a llm-compressor GPTQ export of google/gemma-4-26B-A4B-it using 4-bit weight-only quantization with bf16 activations.

What This Is

  • Base model: google/gemma-4-26B-A4B-it
  • Export format: compressed-tensors / pack-quantized
  • Quantization style: W4A16 GPTQ
  • Weight quantization: 4-bit signed integer, symmetric, grouped
  • Weight group size: 64
  • Modalities: text and image

This checkpoint uses group_size=64 intentionally. Gemma 4 26B A4B contains MoE down_proj widths such as 704 and 2112, which are not divisible by 128, so a default W4A16 G128 export is not valid for these layers.

Calibration Setup

  • Text calibration baseline: HuggingFaceH4/ultrachat_200k
  • Image calibration baseline: lmms-lab/flickr30k
  • Calibration mode: mixed text/image

vLLM Serving

Serve Command (Works after "[Gemma4] Support quantized MoE" commit (3aecdf08b4a896a92e2cbd11c3d5a83d3c09abc1))

vllm serve dhruvil237/gemma-4-26B-A4B-it-W4A16 \
  --gpu-memory-utilization 0.8 \
  --reasoning-parser gemma4 \
  --dtype float16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Готовая квантизация поддерживается только для текстовых LLM (vLLM).

Класс архитектуры
Gemma4ForConditionalGeneration
Ревизия весов
4fff0de

0 моделей