Характеристики

Размер весов: 9,3 ГБ
Лицензия: Gemma
Архитектура: gemma4 · dense
Базовая модель: gemma-4-e2b-it-istara-ux-research
Библиотека: mlx
Опубликована: 25 апр 2026

Ссылки

gemma-4-e2b-it-istara-ux-research-MLX-F16

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель Gemma 4 E2B Instruct в формате MLX F16 помогает генерировать планы и другие материалы для UX-исследований в Istara.

258скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены25 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

Это версия Gemma 4 E2B Instruct, адаптированная для рабочих процессов UX-исследований в Istara и преобразованная в формат MLX F16 для Apple Silicon. Карточка описывает её как сборку исходной модели henrique-simoes/gemma-4-e2b-it-istara-ux-research; метаданные указывают архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration, поддержку чата и задачу генерации текста.

Модель предназначена для подготовки материалов UX-исследований, например плана исследования для анализа оттока пользователей при онбординге. В README указана совместимость с MLX-загрузчиками, включая runtime в LM Studio; локальный smoke-тест прошёл на Apple Silicon, с пиковым потреблением памяти около 9,4 ГБ в коротком запуске.

Это дообученная модель, опубликованная в формате Safetensors под лицензией Gemma. Версия F16 требует совместимой среды MLX и оборудования Apple Silicon; результаты короткого smoke-теста не характеризуют качество на широком наборе UX-задач.

Сценарии применения

составление плана UX-исследования
подготовка исследования причин оттока при онбординге
создание черновиков материалов для UX-исследовательского процесса

Ограничения

Для запуска требуется совместимая среда MLX на Apple Silicon; указанное в карточке потребление памяти относится только к короткому smoke-тесту. README не приводит результатов оценки качества на широком наборе задач.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

III.1Корпоративные функцииСтратегия, продукт и бизнес-моделиAI помогает принимать продуктовые и стратегические решения на основе свидетельств, а не только интуиции.19 задач2 459моделей III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

gemma-4-e2b-it-istara-ux-research MLX F16

Apple MLX F16 conversion of henrique-simoes/gemma-4-e2b-it-istara-ux-research, a merged Gemma 4 E2B instruction model adapted for UX research workflows in Istara.

This build materializes Gemma 4 shared K/V tensors for compatibility with stricter MLX loaders such as LM Studio's bundled MLX runtime.

Use

mlx_lm.generate \
  --model henrique-simoes/gemma-4-e2b-it-istara-ux-research-MLX-4bit \
  --prompt "Draft a UX research plan for onboarding drop-off." \
  --max-tokens 256

Smoke Test

This artifact loaded locally with mlx-lm 0.31.2, generated successfully on Apple Silicon, and used about 9.4 GB peak memory in a short smoke run.

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: 403ff65