/ Модель

Характеристики

Размер весов
13,7 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma3n · dense
Базовая модель
gemma-3n-E4B-it
Библиотека
mlx
Опубликована
29 июн 2025

gemma-3n-E4B-it-lm-bf16

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Конвертированная для MLX версия Gemma 3n E4B IT для диалогов и генерации текста.

120скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены29 июн 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-3n-E4B-it-lm-bf16 — версия модели Google Gemma 3n E4B IT, подготовленная сообществом mlx-community для MLX. Репозиторий создан конвертацией из google/gemma-3n-E4B-it с помощью mlx-lm 0.25.2 и содержит веса safetensors в формате BF16.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Исходная Gemma 3n E4B IT — компактная мультимодальная модель Google, способная работать с аудио, изображениями и видео, однако метаданные этой версии подтверждают только задачу text-generation и возможность чата; другие задачи не следует считать подтверждёнными для данной сборки.

Лицензия — Gemma. Для запуска в MLX README указывает библиотеку mlx-lm.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация текстовых ответов
  • запуск чат-модели в среде MLX

Ограничения

Метаданные этой сборки подтверждают генерацию текста и чат, но не подтверждают поддержку аудио, изображений или видео, заявленную для базовой модели. Для использования требуется среда MLX.

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-3n-E4B-it-lm-bf16

This model mlx-community/gemma-3n-E4B-it-lm-bf16 was converted to MLX format from google/gemma-3n-E4B-it using mlx-lm version 0.25.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/gemma-3n-E4B-it-lm-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
Gemma3nForConditionalGeneration
Ревизия весов
0f976b5

0 моделей