/ Модель

Характеристики

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

gemma-3-270m-it-bf16

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Компактная инструкционная текстовая модель Gemma 3 для диалогов, генерации текста, ответов на вопросы и суммаризации в MLX.

367скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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

Это компактная инструкционная текстовая модель семейства Gemma 3 с плотной архитектурой Gemma3ForCausalLM и 257 млн параметров. Репозиторий mlx-community содержит версию google/gemma-3-270m-it, подготовленную для работы с библиотекой MLX; README указывает на конвертацию исходной модели в формат MLX с помощью mlx-lm 0.26.3.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста: её можно использовать для ответов на вопросы, суммаризации и других текстовых запросов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Лицензия — Gemma.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на текстовые запросы
  • генерация коротких текстов
  • ответы на вопросы
  • суммаризация текста
  • локальный запуск чат-модели на MLX

Ограничения

В карточке не приведены оценки качества и подробные ограничения применения; модель имеет компактный размер, поэтому её возможности могут быть ограничены по сравнению с более крупными моделями.

Для каких профессий подходит9

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-it-bf16

This model mlx-community/gemma-3-270m-it-bf16 was converted to MLX format from google/gemma-3-270m-it 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-it-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
c806ef3

0 моделей