Характеристики
- Размер весов
- 12,7 ГБ
- Архитектура
- gemma4_unified · dense
- Библиотека
- mlx
- Опубликована
- 3 июн 2026
Ссылки
gemma-4-12B-it-8bit
mlx-community/gemma-4-12B-it-8bit — 8-битная MLX-версия instruction-tuned модели Gemma 4 12B Unified, опубликованная сообществом mlx-community на основе модели Google DeepMind.
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 открытая мультимодальная модель с генерацией текста и поддержкой текстовых, изображений, видео и аудио входов; вариант 12B поддерживает аудио непосредственно.
Модель предназначена для диалогов, генерации и анализа текста, рассуждений, программирования, обработки документов и изображений, OCR, понимания видео, распознавания речи и агентских сценариев с function calling. Она использует encoder-free unified-архитектуру, содержит около 12 млрд параметров и распространяется в 8-битном представлении MLX. Для Gemma 4 12B заявлены контекст до 256K токенов, мультиязычная поддержка более 140 языков при обучении и готовая поддержка более 35 языков. Сильные стороны — сочетание текстовых, визуальных и аудиовозможностей, длинный контекст, режим рассуждений и локальное выполнение; ограничение данного варианта — зависимость от совместимого стека MLX и снижение точности представления по сравнению с полноразмерной версией из-за 8-битной квантизации.
Карточка исходной модели указывает разработчика Google DeepMind и лицензию Apache 2.0; для Gemma также следует учитывать применимые условия использования Google. Репозиторий mlx-community содержит веса в формате Safetensors и инструкции для запуска через MLX.
Для каких профессий подходит15
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
- II.6Документация и сопровождение разработки
- I.2Синтез, понимание и проверка знаний
- I.6Перевод и языковая адаптация
- I.3Извлечение и структурирование данных
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
- I.15Доступность и ассистивные технологии
- II.3Рефакторинг, миграция и модернизация
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · mlx
MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.
- Класс архитектуры
- Gemma4UnifiedForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 200bb6d