mlx-community/gemma-4-26B-A4B-it-qat-bf16
Use with mlx
pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/gemma-4-26B-A4B-it-qat-bf16 --max-tokens 100 --temperature 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>
Характеристики
- Размер весов
- 51,6 ГБ
- Архитектура
- gemma4 · dense
- Библиотека
- mlx
- Опубликована
- 5 июн 2026
Ссылки
gemma-4-26B-A4B-it-qat-bf16
Изображение и текст → текст3 профессии
Мультимодальная Gemma 4 для диалога и ответов на вопросы по изображениям, подготовленная для запуска на MLX.
91скачиваний 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
mlx-community подготовила Gemma 4 26B A4B Instruct в формате MLX для запуска через mlx-vlm. Это мультимодальная модель семейства Gemma 4 с архитектурой Gemma4ForConditionalGeneration и поддержкой диалогового взаимодействия и изображений. Она принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы, поэтому подходит для визуальных вопросов и чата с изображениями. В метаданных указан английский язык; размер параметров, длина контекста и лицензия в доступных данных не приведены.
Суффикс QAT указывает на обучение с учетом квантования, а bf16 — на формат весов; сведений о точном способе получения этой версии и её базовой модели нет.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по содержимому изображений
- описание изображений в чате
- диалог с визуальными материалами на английском
Ограничения
В доступных данных нет сведений о размере модели и длине контекста; совместимость запуска ориентирована на MLX и mlx-vlm.
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.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей
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.
- Класс архитектуры
- Gemma4ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 4d30e4f