/ Модель

Характеристики

Размер весов
28,8 ГБ
Архитектура
gemma4 · dense
Библиотека
mlx
Опубликована
5 июн 2026

gemma-4-31B-it-qat-4bit

Изображение и текст → текст3 профессии

MLX-совместимая мультимодальная модель mlx-community/gemma-4-31B-it-qat-4bit, распространяемая сообществом mlx-community.

1 362скачиваний за 30 дней6лайковвеса 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

По идентификатору она основана на Gemma 4, имеет размер 31B параметров, предназначена для выполнения инструкций и использует 4-битное квантование QAT для более эффективного запуска в экосистеме MLX.

Модель относится к классу image-text-to-text и предназначена для задач понимания изображений и генерации текстовых ответов по ним, например для описания изображений. В README указан английский язык, однако полный набор поддерживаемых языков не раскрыт. Сильными сторонами являются мультимодальность и сниженные требования к памяти благодаря 4-битному квантованию; ограничения, максимальный контекст, точная архитектура и условия лицензирования в предоставленных данных не указаны. Для использования требуется библиотека mlx-vlm.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/gemma-4-31B-it-qat-4bit

Use with mlx

pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/gemma-4-31B-it-qat-4bit --max-tokens 100 --temperature 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Gemma4ForConditionalGeneration
Ревизия весов
83b1a12

0 моделей