/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1 млрд
Размер весов
732 МБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma3_text · dense
Базовая модель
gemma-3-1b-it
Библиотека
transformers
Опубликована
12 мар 2025

gemma-3-1b-it-4bit

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

mlx-community/gemma-3-1b-it-4bit — это 4-битная версия модели Gemma 3 1B Instruction Tuned, разработанной Google и преобразованной сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.21.6.

5 780скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены12 мар 2025

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

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с инструкциями, включая запуск локально через библиотеку mlx-lm.

Известно, что модель основана на google/gemma-3-1b-it, имеет размер около 1 миллиарда параметров и использует 4-битное квантование, что снижает требования к памяти и делает её подходящей для эффективного запуска в экосистеме MLX. README не содержит сведений о поддерживаемых языках, размере контекста, дополнительных модальностях, точных архитектурных особенностях, показателях качества или ограничениях применения. Доступ регулируется лицензией Gemma; для использования на Hugging Face требуется ознакомиться с лицензией Google и подтвердить её принятие.

Для каких профессий подходит7

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

mlx-community/gemma-3-1b-it-4bit

The Model mlx-community/gemma-3-1b-it-4bit was converted to MLX format from google/gemma-3-1b-it using mlx-lm version 0.21.6.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/gemma-3-1b-it-4bit")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

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

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
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
2d44e83

0 моделей