/ Модель

Характеристики

Размер весов
33,3 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma4 · dense
Базовая модель
gemma-4-31B-it
Опубликована
16 июн 2026

gemma-4-31B-it-INT8

Изображение и текст → текст6 профессий

lokeshe09/gemma-4-31B-it-INT8 — это INT8-квантизированная версия мультимодальной модели google/gemma-4-31B-it, разработанной Google.

2 043скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 июн 2026

Бенчмарки

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

Публичные оценки1

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMMU/MMMU_Pro

    score

    Результат

    76,9

    Hugging Face Eval Results

    Отчёт автораревизия не подтверждена

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для задач «изображение—текст» и обработки текстовых запросов с визуальной информацией, включая сценарии, требующие понимания изображений и генерации ответов на естественном языке.

Модель относится к семейству Gemma 4 и содержит 31 млрд параметров в исходной версии. Квантизация выполнена с использованием llm-compressor. Vision encoder, lm_head, embeddings и norm layers сохранены в исходной точности, а остальные компоненты переведены в формат INT8. Это позволяет снизить требования к памяти по сравнению с полноточной версией, сохраняя исходную точность для критически важных компонентов, однако конкретные показатели качества и производительности в README не приведены.

Модель распространяется по лицензии Gemma. Сведения о поддерживаемых языках, размере контекстного окна, аппаратных требованиях, бенчмарках и ограничениях применения в предоставленных данных отсутствуют.

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-4-31B-it-INT8

INT8 quantization of google/gemma-4-31B-it, produced with llm-compressor.

Vision encoder, lm_head, embeddings, and norm layers are kept in original precision.

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
6bbcf49

0 моделей