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>
MLX-совместимая мультимодальная модель mlx-community/gemma-4-31B-it-qat-4bit, распространяемая сообществом mlx-community.
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
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.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
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>
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.