Мультимодальная Gemma 4 в формате MLX для диалога и генерации текстовых ответов 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
Это мультимодальная модель Google DeepMind Gemma 4 26B A4B IT, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX для запуска на оборудовании Apple с библиотекой MLX. Она предназначена для диалогов и генерации текста по текстовым и визуальным запросам; пример из карточки показывает описание изображения. Архитектура указана как Gemma4ForConditionalGeneration, файлы представлены в формате safetensors с точностью bf16.
Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям, их описания и обычного диалога. Она унаследовала возможности базовой Gemma 4 26B A4B IT; в карточке MLX-community отдельно не приведены длина контекста и список языков. Репозиторий содержит преобразованную версию базовой модели, а не самостоятельное дообучение. Лицензия — Apache 2.0.
В карточке этой сборки не приведены сведения о длине контекста и поддерживаемых языках. Для запуска требуется MLX и совместимое оборудование Apple.
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-4-26B-A4B-it at revision 20da991ab4afab98e8f910c4a2e8f4fbefc404ad.
It was generated from the current mlx-vlm source checkout.
pip install -U mlx-vlm
mlx_vlm.generate --model mlx-community/gemma-4-26b-a4b-it-bf16 --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 · mlx
MLX-модели работают только на Apple Silicon.