mlx-community/gemma-4-26B-A4B-it-qat-8bit
Use with mlx
pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/gemma-4-26B-A4B-it-qat-8bit --max-tokens 100 --temperature 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>
Характеристики
- Размер весов
- 28 ГБ
- Архитектура
- gemma4 · dense
- Библиотека
- mlx
- Опубликована
- 5 июн 2026
Ссылки
gemma-4-26B-A4B-it-qat-8bit
Изображение и текст → текст3 профессии
mlx-community/gemma-4-26B-A4B-it-qat-8bit — модель для задач image-text-to-text, то есть генерации текстовых ответов на основе изображений и текстовых запросов.
1 086скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены5 июн 2026
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
В README указано, что она распространяется сообществом mlx-community и предназначена для запуска с библиотекой mlx-vlm в экосистеме MLX.
Модель поддерживает сценарии визуального анализа, включая описание изображений по текстовой инструкции. В качестве входа используется изображение, а результатом является сгенерированный текст. Из идентификатора следуют обозначения Gemma 4, 26B, A4B, instruction-tuned и 8-bit QAT, однако README не раскрывает подробности архитектуры, число параметров, языки, размер контекста или точную интерпретацию этих обозначений.
Для запуска требуется mlx-vlm; в примере используется генерация до 100 токенов и температура 0.0. README не содержит сведений о сильных сторонах, ограничениях, разработчике исходной модели и лицензии, поэтому их нельзя достоверно описать.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
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
- Gemma4ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- bedc5c5