/ Модель

Характеристики

Размер весов
18,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma4 · dense
Базовая модель
gemma-4-26B-A4B-it
Библиотека
transformers
Опубликована
3 апр 2026

gemma-4-26B-A4B-it-MLX-5bit

Изображение и текст → текст4 профессии

Это 5-битная квантованная версия мультимодальной модели gemma-4-26B-A4B-it, разработанной Google.

150 тыс.скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 июл 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

Квантование выполнено командой LM Studio с использованием MLX и mlx_vlm, а модель оптимизирована для работы на устройствах Apple Silicon. В карточке указано назначение image-text-to-text, то есть обработка изображений и текста с генерацией текстового ответа.

Модель предназначена для локального запуска в сценариях, требующих работы с визуальными и текстовыми данными. Квантование снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией и может сделать запуск практичнее на совместимых устройствах Apple, однако возможны потери качества относительно исходной модели. В README не указаны поддерживаемые языки, размер контекста, точные характеристики архитектуры, требования к памяти, результаты тестирования или конкретные ограничения применения.

Модель распространяется по лицензии Apache 2.0; ссылка на условия лицензии Google Gemma приведена в карточке. LM Studio не является разработчиком или владельцем модели и не гарантирует её точность, безопасность и пригодность для конкретных задач. Как и другие генеративные модели, она может создавать ошибочные, вредные или неуместные ответы.

Для каких профессий подходит4

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

💫 Community Model> gemma-4-26B-A4B-it by google

👾 LM Studio Community models highlights program. Highlighting new & noteworthy models by the community. Join the conversation on Discord.

Model creator: google Original model: gemma-4-26B-A4B-it MLX quantization: provided by LM Studio team using mlx_vlm

Technical Details

5-bit quantized version of gemma-4-26B-A4B-it using MLX, optimized for Apple Silicon.

Special thanks

🙏 Special thanks to the Apple Machine Learning Research team for creating MLX.

Disclaimers

LM Studio is not the creator, originator, or owner of any Model featured in the Community Model Program. Each Community Model is created and provided by third parties. LM Studio does not endorse, support, represent or guarantee the completeness, truthfulness, accuracy, or reliability of any Community Model. You understand that Community Models can produce content that might be offensive, harmful, inaccurate or otherwise inappropriate, or deceptive. Each Community Model is the sole responsibility of the person or entity who originated such Model. LM Studio may not monitor or control the Community Models and cannot, and does not, take responsibility for any such Model. LM Studio disclaims all warranties or guarantees about the accuracy, reliability or benefits of the Community Models. LM Studio further disclaims any warranty that the Community Model will meet your requirements, be secure, uninterrupted or available at any time or location, or error-free, viruses-free, or that any errors will be corrected, or otherwise. You will be solely responsible for any damage resulting from your use of or access to the Community Models, your downloading of any Community Model, or use of any other Community Model provided by or through LM Studio.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Gemma4ForConditionalGeneration
Ревизия весов
03a9ac7

0 моделей