/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
257 млн
Размер весов
872 МБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma3_text · dense
Базовая модель
gemma-3-270m
Библиотека
mlx
Опубликована
9 авг 2025

gemma-3-270m-bf16

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Компактная текстовая модель Gemma 3 для диалогов и генерации текста, преобразованная для работы с MLX.

238скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 авг 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

mlx-community/gemma-3-270m-bf16 — текстовая модель семейства Gemma 3, преобразованная сообществом mlx-community из google/gemma-3-270m для работы с библиотекой MLX. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 257 млн параметров с поддержкой чата и генерации текста; длина контекста составляет 32 768 токенов. Она подходит для диалогов, суммаризации, ответов на вопросы и других задач генерации текста.

Модель принимает и выдаёт текст; сведения о поддерживаемых языках в предоставленных данных отсутствуют. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Gemma.

Сценарии применения

  • ведение текстового диалога
  • генерация продолжений текста
  • суммаризация текстовых материалов
  • ответы на вопросы по тексту

Ограничения

Компактный размер модели может ограничивать качество и сложность ответов по сравнению с более крупными моделями. Поддерживаемые языки в предоставленных данных не перечислены.

Для каких профессий подходит8

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-3-270m-bf16

This model mlx-community/gemma-3-270m-bf16 was converted to MLX format from google/gemma-3-270m using mlx-lm version 0.26.3.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/gemma-3-270m-bf16")

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 · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
738ba43

0 моделей