8-битная MLX-конверсия Gemma 3 4B IT для диалога и ответов на вопросы по изображениям.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Мультимодальная модель семейства Gemma 3 с плотной архитектурой, предназначенная для диалогового понимания текста и изображений с генерацией текстовых ответов. Репозиторий mlx-community содержит 8-битную версию Gemma 3 4B IT, преобразованную из google/gemma-3-4b-it в формат MLX с помощью mlx-vlm 0.1.18.
Модель подходит для вопросов по изображениям, визуального описания и обычного общения с текстовым помощником. Входные данные — текст и изображения, выход — текст. Размер — 4 млрд параметров; карточка Hugging Face относит её к задаче image-text-to-text и указывает библиотеку Transformers. Лицензия — Gemma; для условий использования следует учитывать лицензию и правила Google для семейства Gemma.
Контекстное окно и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не определены. Репозиторий содержит преобразованную 8-битную версию для MLX; для практического использования нужны совместимое окружение и библиотека mlx-vlm.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model was converted to MLX format from google/gemma-3-4b-it using mlx-vlm version 0.1.18.
Refer to the original model card for more details on the model.
pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/gemma-3-4b-it-8bit --max-tokens 100 --temperature 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
MLX-модели работают только на Apple Silicon.