mlx-community/gemma-4-E2B-it-qat-4bit
Use with mlx
pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/gemma-4-E2B-it-qat-4bit --max-tokens 100 --temperature 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>
Характеристики
- Размер весов
- 4,3 ГБ
- Архитектура
- gemma4 · dense
- Библиотека
- mlx
- Опубликована
- 5 июн 2026
Ссылки
gemma-4-E2B-it-qat-4bit
Изображение и текст → текст3 профессии
mlx-community/gemma-4-E2B-it-qat-4bit — мультимодальная модель для понимания изображений и генерации текста, опубликованная сообществом mlx-community.
1 553скачиваний за 30 дней4лайкавеса 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
Она предназначена для сценариев image-text-to-text, например для описания изображений и ответов на текстовые запросы по визуальному содержимому.
Модель доступна в формате MLX и рассчитана на запуск через библиотеку mlx-vlm. В названии указаны размер E2B, инструкция-настроенная версия it и 4-битное QAT-квантование, однако README не раскрывает точную архитектуру, размер контекста, полный перечень поддерживаемых языков или другие параметры. В метаданных указан английский язык.
Ключевые преимущества модели — поддержка визуально-текстовых запросов и 4-битное квантование, потенциально снижающее требования к памяти при запуске в экосистеме MLX. Ограничения и качество на конкретных задачах в README не описаны. Лицензия также не указана, поэтому условия использования по представленным данным определить нельзя.
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.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей
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
- 42f6273