/ 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
15 апр 2025

gemma-3-1b-it-qat-4bit

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

mlx-community/gemma-3-1b-it-qat-4bit — языковая модель для генерации текста, созданная на основе google/gemma-3-1b-it и преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX.

24 926скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены18 апр 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 диалоговых и других сценариев, связанных с текстовой генерацией, и поддерживает использование через библиотеку mlx-lm на совместимом оборудовании Apple MLX.

Модель содержит около 1 миллиарда параметров, является instruction-tuned и использует 4-битное QAT-квантование. В карточке указана только текстовая модальность; сведения о поддерживаемых языках и размере контекстного окна не приведены. Ключевое преимущество — компактность и возможность локального запуска в оптимизированном формате MLX, однако небольшой размер и 4-битное квантование могут ограничивать качество и точность по сравнению с более крупными или полноразмерными моделями.

Для доступа требуется принять лицензию Google Gemma на Hugging Face. Модель была конвертирована с использованием mlx-lm версии 0.22.5.

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-qat-4bit

The Model mlx-community/gemma-3-1b-it-qat-4bit was converted to MLX format from google/gemma-3-1b-it-qat-q4_0 using mlx-lm version 0.22.5.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/gemma-3-1b-it-qat-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
15fed4e

0 моделей